Embed Size (px)
Citation preview
UNIVERSIDADE DO GRANDE RIO
ESCOLA DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO
CURSO DE MESTRADO EM ADMINISTRAÇÃO
DIEGO DE OLIVEIRA DA CUNHA
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO EM SAÚDE: INTENÇÃO DE USO DO
PRONTUÁRIO MÉDICO ELETRÔNICO EM NITERÓI
RIO DE JANEIRO
2020
DIEGO DE OLIVEIRA DA CUNHA
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO EM SAÚDE: INTENÇÃO DE USO DO
PRONTUÁRIO MÉDICO ELETRÔNICO EM NITERÓI
Dissertação apresentada à Universidade do
Grande Rio Professor José de Souza Herdy,
como parte dos requisitos parciais para obtenção
do grau de Mestre em Administração.
Área de Concentração: Estratégia e Governança.
Orientador Acadêmico: Angilberto Sabino de
Freitas, Dsc.
RIO DE JANEIRO
2020
CATALOGAÇÃO NA FONTE
UNIGRANRIO – NÚCLEO DE COORDENAÇÃO DE BIBLIOTECAS
C972s Cunha, Diego de Oliveira da.
Sistemas de informação em saúde: intenção de uso do prontuário médico
eletrônico em Niterói / Diego de Oliveira da Cunha. – Rio de Janeiro, 2019.
88 f. ; 30 cm.
Dissertação (Mestrado em Administração) – Universidade do Grande Rio “Prof. José de Souza Herdy”, Escola de Ciências Sociais e Aplicadas, 2019.
“Orientador: Prof. Dr. Angilberto Sabino de Freitas”.
Referências: f. 73-82.
1. Administração. 2. Sistemas de informação. 3. Modelo de Aceitação de Tecnologia. 4. Modelagem de Equações Estruturais. 5. Prontuário eletrônico. I. Freitas, Angilberto Sabino de. II. Universidade do Grande Rio “Prof. José de Souza Herdy”. III. Título.
CDD – 658
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO EM SAÚDE: INTENÇÃO DE USO DO
PRONTUÁRIO MÉDICO ELETRÔNICO EM NITERÓI
Dissertação apresentada à Universidade do Grande
Rio Professor José de Souza Herdy, como parte
dos requisitos parciais para obtenção do grau de
Mestre em Administração.
BANCA EXAMINADORA
______________________________________________
Prof. Dr. Angilberto Sabino de Freitas – Orientador
Universidade do Grande Rio (Unigranrio)
______________________________________________
Prof. Dr. Luciano Rossoni
Universidade do Grande Rio (Unigranrio)
______________________________________________
Prof. Dr. Igor Pinto Sacramento
Fundação Oswaldo Cruz
RIO DE JANEIRO
2020
DEDICATÓRIA
À minha esposa Ana Paula e meu filho Arthur Oliveira, com as quais aprendi as lições de vida
mais valiosas e me impulsionaram a sempre buscar o melhor.
AGRADECIMENTOS
Aos meus familiares e amigos por compreenderem a minha ausência.
Ao meu orientador professor Dr. Angilberto Sabino de Freitas, por acreditar em meu potencial
e por tantos ensinamentos durante todo o curso e ter aceitado trabalhar nesse projeto.
Aos demais professores, a coordenação e à equipe administrativa, principalmente a Michelle
que sempre esteve à disposição do curso de Mestrado da UNIGRANRIO.
Aos meus amigos do mestrado e doutorado Rita Coelho, Ely Severiano, Clayton Gonçalves,
Leonardo Bezerra, que me ajudaram a dividir alegrias e angústias durante o curso.
A minha coordenadora Rozidailli Penido e Denise Erbas e toda a equipe de trabalho na FMS-
Niterói que me apoiaram com esta conquista.
E principalmente minha esposa Ana Paula e meu filho Arthur pela compreensão da minha
ausência pela dedicação à pesquisa.
“... tenho a impressão de ter sido uma
criança brincando à beira-mar, divertindo-
me em descobrir uma pedrinha mais lisa ou
uma concha mais bonita que as outras,
enquanto o imenso oceano da verdade
continua misterioso diante de meus olhos.”
(Isaac Newton)
RESUMO
O prontuário eletrônico do paciente pode ser entendido como o conjunto de informações e dados
sobre a situação clínica e cuidado de saúde, no decorrer da vida de um paciente acompanhado,
com armazenamento eletrônico e com possibilidade de inclusão de outras informações
relevantes da atenção e o acompanhamento do paciente. Vários pesquisadores se dedicaram a
estudar, nos últimos anos, os fatores determinantes para a aceitação ou não de um determinado
sistema por parte dos usuários. A questão central que norteou esta pesquisa foi examinar quais
fatores que influenciam positiva ou negativamente a aceitação do uso do prontuário eletrônico
por profissionais de saúde atuante em unidades de saúde de atenção a família do município de
Niterói, como ferramenta de apoio ao processo de trabalho. A partir da revisão da literatura foi
identificado que o Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM) de Davis (1989) seria o mais
robusto para avaliação proposta. Com a finalidade de testar as hipóteses foi feita uma pesquisa
realizada com 244 profissionais de saúde e os dados obtidos e foram analisados através da
Modelagem de Equações Estruturais (SEM) que testaram 6 hipóteses formuladas baseadas nos
construtos estudados. Das hipóteses formuladas, 4 foram confirmadas, verificando-se as
relações entre os construtos estudados e a intenção do uso do prontuário eletrônico.
Palavras-chave: Prontuário Eletrônico, Modelo de Aceitação de Tecnologia; Modelagem de
Equações Estruturais.
ABSTRACT
The electronic medical record of the patient can be understood as the set of information and
data on the clinical situation and health care, throughout the life of a monitored patient, with
electronic storage and with the possibility of including other relevant information of care and
monitoring of the patient. Several researchers have dedicated themselves to studying, in recent
years, the determining factors for the acceptance or not of a given system by users. The central
question that guided this research was to examine which factors positively or negatively
influence the acceptance of the use of electronic medical records by health professionals
working in family health units in the city of Niterói, as a tool to support the work process. From
the literature review, it was identified that Davis's (1989) Technology Acceptance Model
(TAM) would be the most robust for the proposed evaluation. In order to test the hypotheses, a
survey was carried out with 244 health professionals and the data obtained and were analyzed
using Structural Equation Modeling (SEM) that tested 6 formulated hypotheses based on the
studied constructs. Of the formulated hypotheses, 4 were confirmed, verifying the relationships
between the studied constructs and the intention to use the electronic medical record.
Keywords: Patient Electronic Records, Technology Acceptance Model; Structural Equation
Model.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Diagrama do Modelo TAM ................................................................................... 34
Figura 2: Modelo Representativo do Processo de Adoção de Inovações em SI/TI ................ 36
Figura 3: Apresentada a Configuração do Modelo Proposto ................................................. 43
Figura 4: Modelo Estrutural ................................................................................................. 65
LISTA DE QUADROS
Quadro 1: Os Cinco Atributos Percebidos em uma Inovação, por Rogers ............................. 31
Quadro 2: Construtos do modelo TAM e suas definições ..................................................... 35
Quadro 3: Dados Sóciodemográficos ................................................................................... 46
Quadro 4: Construtos e Escalas do questionário da pesquisa ................................................ 47
Quadro 5: Verificação das Hipóteses .................................................................................... 67
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Dados Demográficos da Amostra ......................................................................... 57
Tabela 2: Índices de Ajuste do Modelo de Mensuração Inicial ............................................. 59
Tabela 3: Índices de Ajuste Modelo de Mensuração após Ajustes ........................................ 60
Tabela 4: Matriz de Correlação entre Construtos .................................................................. 61
Tabela 5: Confiabilidade, Confiabilidade Composta e Variância Extraída Média ................. 62
Tabela 6: Cargas Fatoriais Padronizadas .............................................................................. 63
Tabela 7: Matriz de Análise de Validade Discriminante ....................................................... 64
Tabela 8: Índices de Ajuste Modelo Estrutural ..................................................................... 66
Tabela 9: Teste das Hipóteses .............................................................................................. 66
LISTA DE SIGLAS E ABREVIAÇÕES
AB – Atenção Básica
CDS - Coleta de Dados Simplificada
CNS - Cartão Nacional de Saúde
DATASUS - Departamento de informática do Sistema Único de Saúde do Brasil
IOM - Instituto de Medicina, do inglês Institute of Medicine,
PEC - Prontuário Eletrônico do Cidadão
PEP - Prontuário Eletrônico do Paciente
PSF - Programa de Saúde da Família
SBIS - Sociedade Brasileira de Informática em Saúde
SEM - Modelagem de Equações Estruturais, do inglês Structural Equation Modeling
SI – Sistema de Informação
SIAB - Sistema de Informação da Atenção Básica
SUS – Sistema Único de Saúde
TAM - Modelo de Aceitação de Tecnologia, do inglês Technology Acceptance Model
TI – Tecnologia da Informação
TIC – Tecnologias de Informação e Comunicação
TPB - Teoria do Comportamento Planejado, do inglês Theory of Planned Behavior
TRA - Teoria da Ação Racional, do inglês Theory of Reasoned Action
SUMÁRIO
CAPÍTULO I...................................................................................................................... 16
1. INTRODUÇÃO .......................................................................................................... 16
1.1 OBJETIVOS ............................................................................................................ 19
1.1.1 Objetivo Geral ................................................................................................ 19
1.1.2 Objetivos Específicos ...................................................................................... 19
1.2 DELIMITAÇÃO DA PESQUISA ............................................................................. 19
1.2.1 Sobre o Objeto do Estudo ............................................................................... 19
1.2.2 Delimitação Teórica ....................................................................................... 20
1.2.3 Delimitação Temporal e Geográfica ............................................................... 20
1.3 RELEVÂNCIA DA PESQUISA ............................................................................... 20
1.4 ORGANIZAÇÃO GERAL DA PESQUISA.............................................................. 21
CAPÍTULO II .................................................................................................................... 22
2. REFERENCIAL TEÓRICO ..................................................................................... 22
2.1 SISTEMAS DE INFORMAÇÕES EM SAÚDE ........................................................ 22
2.2 PRONTUÁRIO ELETRÔNICO DO PACIENTE (PEP) ........................................... 24
2.2.1 Vantagens e Benefícios do uso do Prontuário Eletrônico do Paciente ............. 26
2.2.2 Dificuldades e desafios na implantação do PEP ............................................. 27
2.3 INOVAÇÃO ............................................................................................................ 28
2.3.1 Difusão e Adoção da Inovação........................................................................ 30
2.4 O MODELO DE ACEITAÇÃO DE TECNOLOGIA (TAM) ..................................... 32
2.4.1 Aceitação e Adoção de Novas Tecnologias ..................................................... 32
2.5 ESTUDOS RELACIONADOS AO MODELO TAM ................................................ 37
2.6 MODELO PROPOSTO ............................................................................................ 39
2.6.1 Relações das Hipóteses com os Construtos ..................................................... 40
2.6.2 Relação das Hipóteses das Variáveis Externas com a Teoria .......................... 41
2.6.3 Variavel Externa - Resistência (RE) ................................................................ 41
2.6.4 Variavel Externa - Influência Externa (IE) ...................................................... 42
CAPÍTULO III................................................................................................................... 44
3. METODOLOGIA ...................................................................................................... 44
3.1 TIPO DE PESQUISA ............................................................................................... 44
3.2 OPERACIONALIZAÇÃO DAS VARIÁVEIS ......................................................... 45
3.2.1 Pré-Teste do instrumento de pesquisa ............................................................. 48
3.2.2 Procedimentos de tradução e adaptação das escalas utilizadas ...................... 48
3.3 POPULAÇÃO E AMOSTRA ................................................................................... 48
3.3.1 População ...................................................................................................... 49
3.3.2 Amostra .......................................................................................................... 49
3.4 COLETA DE DADOS DA PESQUISA .................................................................... 50
3.4.1 Instrumento de coleta de dados – Questionário Online ................................... 50
3.4.2 Amostragem por Conveniência e Bola-de-Neve (Snowballing) ........................ 50
3.4.3 Eliminação dos Questionários ........................................................................ 51
3.5 ANÁLISE DOS DADOS .......................................................................................... 51
3.5.1 Validade e Confiabilidade............................................................................... 52
3.5.2 Análises Estatísticas ....................................................................................... 53
3.6 LIMITAÇÕES DO MÉTODO .................................................................................. 54
3.6.1 Limitações relacionadas ao critério de amostragem ....................................... 54
CAPÍTULO IV ................................................................................................................... 56
4. MODELAGEM E ANÁLISE DE DADOS ................................................................ 56
4.1 CARACTERIZAÇÃO DA AMOSTRA .................................................................... 56
4.2 ANÁLISES E RESULTADOS ................................................................................. 58
4.2.1 Conversão do diagrama de caminhos em modelo de mensuração e modelo
estrutural ..................................................................................................................... 58
4.2.2 Escolha do Tipo de Matriz de Entrada e Estimação do Modelo Proposto ....... 65
4.2.3 Teste das Hipóteses ......................................................................................... 66
4.3 DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ......................................................................... 67
CAPÍTULO V .................................................................................................................... 70
5. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES.................................................................. 70
5.1 CONCLUSÕES........................................................................................................ 70
5.2 LIMITAÇÕES DO ESTUDO ................................................................................... 71
5.3 RECOMENDAÇÕES ............................................................................................... 71
REFERÊNCIAS ................................................................................................................. 73
APÊNDICE A: ESCALAS ORIGINAIS ........................................................................... 84
APÊNDICE B: ESCALAS ADAPTADAS PARA PESQUISA ........................................ 85
APÊNDICE C – QUESTIONÁRIO DE COLETA DE DADOS ...................................... 86
APÊNDICE D: CRONOGRAMA ..................................................................................... 89
APÊNDICE E: AUTORIZAÇÃO DE PESQUISA ........................................................... 90
16
CAPÍTULO I
1. INTRODUÇÃO
O cenário atual da saúde no Brasil é considerado um dos mais críticos, quando
comparado a outras áreas. Apesar disso, os avanços com Tecnologia da Informação (TI) vêm
contribuindo significativamente para a propagação do conhecimento médico/hospitalar,
apresentando melhoria à assistência ao paciente e diminuindo exponencialmente a margem de
erro (MORAES, 2002). Concomitante a isso, tem-se percebido o aumento na qualidade das
informações referente ao histórico clínico dos indivíduos. Isso se dá pelo fato de o registro
eletrônico em saúde possibilitar a visão da instituição, dos profissionais e da continuidade
assistencial (LAGUARDIA, 2013).
Em relação a outras áreas da saúde, a informática na saúde é uma área relativamente
recente. A utilização de computadores em serviços de saúde teve início da década de 1960,
sendo restrita apenas às unidades acadêmicas. Na época, houve dificuldades devido às
limitações tecnológicas e pelo alto custo dos computadores (IOM, 1997). Para Albertin (2001),
a tecnologia utilizada no desenvolvimento de estratégias e na realização do planejamento
impacta em termos sociais e empresariais, desta forma, é preciso entender a dinâmica
organizacional para que se entenda a aplicação da tecnologia.
As tentativas iniciais de implementação do sistema de prontuário eletrônico
aconteceram na mesma década, de 1960, com os primeiros sistemas de informação em
hospitais, que tinham como principal objetivo a comunicação entre as áreas e funções do
hospital, mas não havendo, num primeiro momento, uma real finalidade clínica. Tais sistemas
para armazenamento das informações do prontuário médico/hospitalar tiveram seu marco pelo
estudo feito no Institute of Medicine (IOM) dos Estados Unidos (IOM, 1997), que viabilizou a
implementação dos sistemas, declarando o prontuário médico como uma ferramenta
tecnológica essencial para organização das informações para ensino, pesquisa científica e
melhoria continua da qualidade assistencial à saúde (IOM, 1997).
No Brasil, o e-SUS Atenção Básica (e-SUS AB) foi criado pelo Departamento de
Atenção Básica do Ministério da Saúde, com o propósito de substituir o Sistema de informação
da atenção básica (Siab), reorganizando os dados da atenção básica atuais. Sabendo-se que a
melhoria do gerenciamento dos dados é importante para o aumento da qualidade da assistência
à população, esta abordagem foi estabelecida para reestruturar os sistemas de informação em
17
saúde do Ministério da Saúde (BRASIL, 2009; BRASIL, 2014B). Dessa forma, a estratégia e-
SUS AB refere-se ao processo de informatização qualificada do SUS em busca de um SUS
eletrônico.
Essa estratégia e-SUS AB, apresentada pelo Ministério da Saúde em 2013, consiste num
sistema de gestão informatizado que visa a articular a reestruturação das formas de coleta,
processamento e uso das informações na atenção básica, além de almejar a integração dos
sistemas na área da saúde. Com utilização obrigatória, possui o propósito de registro da situação
de saúde individualizado por meio do Cartão Nacional de Saúde (CNS). (DATASUS, 2017).
Visando a atender a pluralidade de cenários de informatização e contextos de
conectividade apresentada pelas unidades de saúde da atenção básica, nos numerosos
municípios do país, dispõe de dois sistemas de software para a captação de dados: o sistema
com Coleta de Dados Simplificada (CDS) e o sistema com Prontuário Eletrônico do Cidadão
(PEC), que alimentam o novo Sistema de Informação em Saúde para a Atenção Básica (SISAB)
(PALACIO DO PLANALTO, 2013).
Com a implementação de novas tecnologias e processos, o e-SUS AB busca uma
organização inovadora e diferencial que permita obter retornos acima da concorrência. Essa
procura contínua por oferta de melhores serviços no mercado levou diversos setores a
investirem cada vez mais em Sistemas de Informações (SI) e, de forma mais abrangente, em
Tecnologia de Informação (TI) (DOSI, 1988). Os maiores investimentos são voltados para
tecnologias que possam ter utilização em colhimento, elaboração, organização, processamento,
comunicação e difusão de dados e informações (LUNARDI et al., 2003).
Abrangido por esse sistema do e-SUS AB, o Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) é
um banco de dados de informações sobre a história clínica do paciente, tendo como objetivo
principal o armazenamento e a recuperação de eventos clínicos de um indivíduo, de maneira
que todos os profissionais de saúde tenham acesso, garantindo qualidade de atendimento ao
indivíduo (COSTA, 2001; MASSAD, 2003). O PEP possibilita também a utilização destas
informações para a realização de estudos, comparação de dados e resultados, criando assim
indicadores e conhecimentos. O Prontuário Eletrônico do Paciente representa um conceito
atualizado de tratamento da informação em saúde e serve de instrumento para auxiliar no
diagnóstico de uma pessoa, onde quer que ela esteja, e sob quem quer que estejam os seus
cuidados médicos (WECHSLER et al., 2003; MASSAD, 2003).
18
Mesmo diante de todos esses benefícios, a implementação do Prontuário Eletrônico do
Paciente ainda não ocorre com a rapidez e facilidade esperados. Diversos fatores dificultam a
implantação do PEP, dentre eles, os mais citados na literatura estão relacionados ao profissional
de saúde, pois este costumeiramente apresenta, por alguma razão, resistência em operar o
computador. Além desse fator, a alteração do processo de trabalho e o impacto no
relacionamento com o paciente também têm dificultado a implantação do PEP (MAJEWSKI,
2003).
A incapacidade em consolidar a qualidade dos sistemas entregues, assim como a atitude
dos usuários em utilizá-lo, ainda é um problema preocupante. Venkatesh e Davis (2000)
afirmam que se torna necessário entender e criar as condições sob as quais os sistemas de
informação sejam adotados pelas organizações humanas, sendo ainda um campo de pesquisa
de alta prioridade. Desta feita, diversos modelos teóricos têm sido elaborados e utilizados para
observar a aceitação e o comportamento diante do uso de tecnologias de comunicação e
informação. Dentre as várias teorias propostas, o modelo de aceitação de tecnologia,
Technology Acceptance Model (TAM), é considerado um dos mais dominantes e vastamente
utilizado por pesquisadores para descrever a aceitação de determinada tecnologia pelos sujeitos,
estudando a influência de fatores humanos e sociais na adoção de novas tecnologias (DILLON;
MORRIS, 1996; LEE; KOZAR; LARSEN, 2003; SILVA, 2005).
A aparente carência de pesquisas relacionadas à adoção de inovações de tecnologia de
Sistemas de informação na área de saúde, em especial no Brasil, justifica, então, a presente
pesquisa. Corroborando com essa realidade, Teng et al. (2002), avaliou a difusão recente de 20
tecnologias de informação, porém não incluiu nenhuma inovação tecnológica de Sistema de
Informação da área de saúde em seu estudo. Nesse sentido, é imprescindível a contínua
realização de pesquisa sobre SIs na saúde. Neste contexto, formula-se a questão do problema:
Quais fatores contribuem para a intenção de uso do prontuário eletrônico na área
de saúde?
Desta forma, entender como o usuário do sistema de prontuário eletrônico vem
experimentando essa tecnologia nas unidades de saúde e quais os fatores que influenciam a
intenção de adoção futura assume considerável relevância acadêmica e prática.
19
1.1 OBJETIVOS
Esta seção apresenta os objetivos geral e específicos da pesquisa.
1.1.1 Objetivo Geral
O objetivo geral deste estudo é analisar a de intenção e utilização do sistema de
informação em saúde por parte dos usuários desse sistema de prontuário eletrônico das unidades
de atenção básica.
1.1.2 Objetivos Específicos
Identificar os fatores que influenciam a decisão dos usuários em usar um prontuário
eletrônico;
Propor um modelo para avaliar a intenção de uso do indivíduo em relação ao
prontuário eletrônico;
Testar as hipóteses e o modelo proposto.
1.2 DELIMITAÇÃO DA PESQUISA
O objetivo desta seção é apresentar os elementos delimitadores da abordagem da
pesquisa em relação ao objeto do estudo e ao fenômeno, assim como situar a pesquisa em seu
limite de tempo e espaço. A delimitação da pesquisa é fundamental, pois em uma pesquisa mal
delimitada, não se consegue dar sentido aos dados, o que compromete a qualidade da teoria
substantiva e seu poder explicativo.
Este estudo tem como objeto profissionais da área de saúde que atuam nas unidades
públicas de atenção básica, do Programa Médico de Família, no município de Niterói, no estado
do Rio de Janeiro, estado de domicílio do autor.
1.2.1 Sobre o Objeto do Estudo
O tema central é compreender a intenção de uso do Prontuário Eletrônico do Paciente
(PEP) pelos profissionais de saúde atuantes nas unidades de atenção básica de Niterói. Para
isso, buscou-se avaliar a percepção dos profissionais de saúde sobre a importância desse
instrumento tecnológico no processo de trabalho diário.
20
A pesquisa tem como foco identificar e avaliar, pelo modelo proposta de aceitação de
tecnologia, as variáveis relacionadas ao processo de aceitação e intenção de uso do PEP por
profissionais da área da saúde.
A revisão de literatura limitou-se à teoria relacionada ao processo de aceitação de
tecnologia, com a apresentação de pesquisas que analisam a intenção de uso de sistemas de
informação em saúde em um ambiente clínico-hospitalar.
A revisão de literatura teve como objetivos conduzir o pesquisador acerca do atual
conhecimento sobre o fenômeno e buscar estudos relacionados à teoria proposta, para aumentar
a credibilidade e validade da proposta de modelo na pesquisa.
1.2.2 Delimitação Teórica
O tema central é compreender a intenção de uso do Prontuário Eletrônico do Paciente
em ambiente médico hospitalar. Para isso, buscou-se avaliar a percepção dos profissionais de
saúde sobre a importância dessa ferramenta no processo de trabalho diário e disseminação e
consulta as informações de pacientes.
1.2.3 Delimitação Temporal e Geográfica
A pesquisa será aplicada a profissionais que utilizarão o sistema de prontuário nas
unidades de atenção básica do Programa Médico de Família de Niterói, durante o mês de agosto
de 2019.
1.3 RELEVÂNCIA DA PESQUISA
Esta pesquisa pretende colaborar na construção de um conhecimento mais aprofundado
sobre a aceitação ou não do uso do Prontuário Eletrônico do Paciente, por profissionais da área
da saúde, como ferramenta de apoio ao processo de trabalho, podendo ter impacto tanto no
aspecto gerencial como no acadêmico.
Do ponto de vista gerencial, contribui-se com um entendimento mais amplo a respeito
da experiência de uso dessas tecnologias (PEP) para apoio às instituições envolvidas no
processo de desenvolvimento e para que possam definir estratégias mais eficientes e aderentes
às necessidades de seus usuários. Ademais, trará informações que possibilitem as Secretarias
de Saúde e unidades médicas a compreensão de como o uso o PEP poderá contribuir para o
21
acesso a novas tecnologias, e possam, também, ser utilizadas pelos profissionais como forma
mais produtiva.
Do ponto de vista acadêmico, espera-se que a contribuição dessa pesquisa ofereça uma
melhor compreensão do fenômeno de intenção de uso de prontuário médico eletrônico e como
este é percebido dentro do contexto nacional. Atendidas essas expectativas, o trabalho se
justifica pela atualidade e importância do tema ligado aos estudos envolvendo a interação
humano/ computador. O conhecimento sobre as variáveis de aceitação do PEP como ferramenta
de processo de trabalho e disseminação de informações sobre os pacientes.
1.4 ORGANIZAÇÃO GERAL DA PESQUISA
Este trabalho está organizado em cinco capítulos apresentados a seguir:
O primeiro capítulo, a Introdução, compreende a contextualização do problema a
questão do problema, os objetivos, a delimitação do trabalho e a relevância da pesquisa.
No segundo capítulo, o Referencial Teórico, apresentamos as teorias referentes à
informação e dados, informática em saúde, tecnologias, aceitação de inovação e tecnologias,
além de estudos do Modelo de Aceitação de Tecnologia.
No terceiro capítulo aborda-se a metodologia, apresentando o tipo de pesquisa, as
variáveis a serem avaliadas, a população e amostra, assim como o modelo do instrumento de
coleta de dados, operacionalização das variáveis e o modelo proposto.
No quarto capítulo são apresentados as análises e os resultados e a discussão dos
resultados.
Já no quinto capítulo constam as conclusões gerais, o resumo da pesquisa, as conclusões
e implicações, as limitações e as sugestões para trabalhos futuros.
Por fim, são apresentadas as referências utilizadas para o embasamento teórico e os
apêndices.
22
CAPÍTULO II
2. REFERENCIAL TEÓRICO
Neste capítulo é apresentada uma revisão da literatura já produzida para a sustentação
da construção do arcabouço teórico proposto neste estudo. O capítulo avalia a literatura sobre
aceitação e adoção de novas tecnologias pelos usuários, apresentando os modelos existentes
para a descrição do comportamento de adoção e os respectivos construtos envolvidos no
processo.
2.1 SISTEMAS DE INFORMAÇÕES EM SAÚDE
Os sistemas de informação tornaram-se uma das principais ferramentas computacionais
capazes de difundir de maneira mais ágil, simples e segura as informações para interceder e
mediar a aprendizagem e auxiliar profissionais e outros usuários na gestão do trabalho
(BENITO; LICHEKI, 2009).
De forma mais simples, o termo Sistema de Informação (SI) traz a imagem de dados
numéricos reunidos e ordenados com o objetivo de facilitar a difusão do conhecimento
específico daqueles que atuam no planejamento, financiamento, controle, administração e
avaliação dos serviços prestados por dada instituição (SILVA, 2012). Silva (2012) ainda
acrescenta que os sistemas de informações (SI) devem assumir características e mecanismo de
segurança a fim de assegurar a autenticidade, confidencialidade e integralidade das informações
em saúde, também adotar uma linguagem palatável, assim facilitando o entendimento de todos
os envolvidos.
Blois e Shortliffe (1990), importantes autores e referenciados pela Sociedade Brasileira
de Informática em Saúde (SBIS, 2006), definem Informática Médica ou Informática em Saúde
(Medical Informatics) a área de pesquisa relacionada ao amplo acesso a recursos que podem
ser utilizados no gerenciamento da informação biomédica, incluindo-se a computação e a
informática médica e a própria pesquisa da informação médica. Na área da saúde, a necessidade
para a tomada de decisão é imprescindível. Para a difusão destas informações, existe a
Informática Médica, que a área cientifica que lida com recursos, dispositivos e uma
metodologia para otimização do armazenamento, recuperação e gerenciamento das
informações biomédicas. A evolução e aumento da Informática Médica como estudo deve-se,
23
em sua maioria, aos avanços tecnológicos em computação e informação, à crescente certeza de
que o conhecimento médico e as informações sobre os pacientes não são mais gerenciais por
processos tradicionais baseados num modelo antigo, ou seja, em papel, e a convicção que os
métodos de acesso ao conhecimento e a tomada de decisões exercem um papel central na
medicina moderna (BLOIS; SHORTLIFFE, 1990).
Na área da saúde, os Sistemas de Informação (SI) têm sido implementados em
organizações com o propósito de diminuição dos problemas, otimização da organização das
empresas, além da operacionalização dos processos e o aparecimento de informações
primordiais para tomada de decisão. Isso permite diversas avaliações, favorecidas pelos
sistemas de informações gerenciais (SIG) ou pelos sistemas de informações epidemiológicas
(CONCEIÇÃO, 2012).
Vale ressaltar que para o resultado positivo na implementação e utilização efetiva desses
sistemas de informações, necessita-se também do empenho dos colaboradores de todos os
níveis, do alto escalação, planejamento à ponta, o operacional (PEREIRA et al., 2012).
Segundo Lee (2004), a utilização de computadores, acompanhamento e monitoramento
dos cuidados de pacientes, além da documentação médica de modo geral significam uma
mudança inovativa e um caminho árduo para enfermeiros (as) e demais profissionais em saúde.
O autor complementa alertando que os cursos de enfermagem e outras áreas da saúde não
disponibilizam disciplinas acerca do tema em informática avançada, alegando, como já
mencionado, que tais profissionais tendem a ter atitudes negativas relacionado ao uso de
computadores. Nesse sentido, tais profissionais precisam de um suporte e atenção especial
voltada para o seu uso.
Tendo em vista os campos de interesse do Congresso 2006 do Sistema Brasileiro de
Informática na Saúde, as aplicações de SI na saúde são relacionadas a seguir (SBIS, 2006).
Nesta lista destaca-se o Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP), uma inovação tecnológica,
alvo da pesquisa em questão:
Sistemas de Informação em Saúde;
Prontuário Eletrônico do Paciente;
Sistemas de Apoio à decisão;
Internet em Saúde;
Padronização da Informação em Saúde.
24
A despeito da pertinência dos temas supracitados, uma das grandes dificuldades
observadas na implementação dos sistemas de informação (SI) é a aceitação dos profissionais
usuários no que se descreve a estes recursos tecnológicos e computacionais. A resistência
acontece por diversas situações, sendo elas: a não precisão de informações sobre o objetivo
principal do uso dos sistemas de informação, e a falta de treinamento e aperfeiçoamento para
os profissionais em saúde e falta de estímulos. Contudo, ainda é preciso persistir nas
circunstâncias de que as vantagens e benefícios proposto pelos sistemas de informação são
inúmeras, isso permite que os profissionais transformem suas visões em relações aos novos
meios de tecnologias (BENITO; LICHEKI, 2009).
Lamentavelmente, com toda essa evolução tecnológica, em alguns campos, diversas
instituições utilizam o método arcaico de registro manual e papel para consultar informações,
sendo esse método ultrapassado e extremamente limitado diante das tecnologias digitais
modernas da atualidade, assim ocasionando a insatisfação dos diferentes profissionais na
utilização dessa ferramenta, e dificultando a busca e aquisição das informações consistentes e
integradas dessas instituições (CONCEIÇÃO, 2012).
2.2 PRONTUÁRIO ELETRÔNICO DO PACIENTE (PEP)
Para Oliveira (2011), Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) o conjunto de
informações e dados sobre a situação clínica e cuidado de saúde, no decorrer da vida de um
paciente acompanhado, com armazenamento eletrônico e com possibilidade de inclusão de
outras informações relevantes da atenção e o acompanhamento do paciente, funções não
acessíveis ao registro manual no prontuário em papel: notas de alertas e lembretes; prescrição
médica de medicamentos, relação de bases de conhecimento para o apoio de tomada de decisão,
unificação de protocolos clínicos, interfaces customizadas pelos usuários, integralização com
laboratórios clínicos e farmacêuticos, assim permitindo a consistente integração aos dados dos
pacientes.
Murphy, Hanken e Waters (1999), por sua vez, definem o prontuário eletrônico como o
registro eletrônico em saúde como toda e qualquer informação em conexão ao passado, presente
e/ou futuro da saúde física e condição mental, ou condição de um indivíduo que esteja alocado
em um sistema eletrônico utilizado para captação, transmissão, recebimento, armazenamento,
disponibilização, conexão e manipulação de dados multimídia com a finalidade primária de um
serviço à saúde.
25
Outros autores e pesquisadores comentam que o registro de informações dos pacientes
é a atividade cotidiana no processo de trabalho das equipes da área assistencial. Com diversas
nomenclaturas, o Prontuário Médico, ou do Paciente, ou ainda Registro Médico é o conjunto
de anotações dessas informações clínicas. Desde os tempos de Hipócrates, frequentemente
considerado "pai da medicina", o prontuário manual, no papel, é utilizado, e vem enfrentando
diversas modificações no decorrer do tempo, principalmente no último século, já que se tornou
uma ferramenta sistematizada. Com o processo evolutivo da informática em hospitais, nasceu
o Prontuário Médico do Paciente (PEP), com o objetivo de aperfeiçoar a eficiência, o
armazenamento organizado das informações clinicas em saúde, prometendo não apenas
substituir o prontuário manual de papel, mas elevar a qualidade assistencial à saúde por novos
recursos e aplicações (MCDONALD E BARNETT, 1990; DEGOULET E FIESCHI, 1997;
VAN GINNEKEN E MOORMAN, 1997).
Galvão e Ricarte (2012) completam que o prontuário do paciente tem como objetivo
assegurar de modo contínuo, com eficiência e qualidade, a informação perspectiva, histórica,
atual e futura.
Segundo Massad, Marin e Azevedo Neto (2003), no final do século XVIII o registro
médico, ou mais chamado como prontuário, passou a ser considerado um instrumento
fundamental para a prática médica, fazendo parte da evolução do conhecimento e das práticas
médicas que caracterizam o começo da medicina moderna, evidenciando-se no modo, conteúdo
e definições, dos registros feitos pelos profissionais médicos, que se definiam pela descrição
dos casos, sem padronização, e com o principal objetivo de registrar apenas casos excepcionais
e que deveriam ter uma atenção maior.
O PortalMédico (2006) apresenta os cinco estágios de evolução do registro eletrônico
de dados de saúde:
1. Automatização do registro médico, funcionando em paralelo ao registro manual em
papel;
2. Digitalização de documentos e diminuição do volume de papel com a informatização
dos registros médicos;
3. Registro digital das informações em registro eletrônico médico, concentração local.
Envolve reengenharia dos processos da organização e inclusão de novas
funcionalidades;
26
4. Registro digital das informações em registro eletrônico médico, em nível regional,
nacional ou global. Envolve questões de interoperabilidade, confidencialidade e
consenso de segurança.
5. Registro digital das informações em registro eletrônico médico de informações mais
complexas, não necessariamente em conexão com sua saúde. Visa a acompanhar na
íntegra o paciente no decorrer de sua vida.
O prontuário tem como proposta a facilitação do atendimento médico, não sendo
necessário ao paciente relatar novamente suas consultas anteriores.
O Programa de Saúde da Família (PSF), hoje conhecido como "Estratégia de Saúde da
Família", possui o prontuário da família, que busca concentrar informações e dados clínicos de
todos os indivíduos de uma determinada família. Nesse contexto, espera-se que posteriormente
possamos ter por meio de soluções tecnológica um prontuário da comunidade que possa nos
conceder uma síntese sobre as condições de saúde relativas a um território (MUELLER, 2000).
Para Raitoharju e Laine (2006), a aceitação de um sistema de informação (SI) é uma
das problemáticas para a aquisição das vantagens esperadas a partir de investimentos realizados
com tal tecnologia. Tais autores reforçam que apesar de diversos estudos sobre aceitação de
sistema de informação (SI), sabe-se pouco sobre que fatores afetam o processo de adoção de tal
inovação tecnológica por profissionais da saúde. A concretização da implementação e
utilização dessa tecnologia no âmbito da saúde tem como requisito a cooperação entre os
indivíduos, bem como o envolvimento dos médicos, enfermeiros, psicólogos, dentistas,
assistentes sociais, educadores físicos e demais profissionais da área.
Correia, Padilha, Vasconcelos (2014) afirmam que para que tais bases de dados sejam
uma ferramenta de apoio ao profissional de saúde é necessário que os serviços de saúde
possibilitem o acesso às mesmas e forneçam capacitação necessária aos profissionais que as
utilizarão.
2.2.1 Vantagens e Benefícios do uso do Prontuário Eletrônico do Paciente
Belian e Novais (2000) afirmam que as vantagens obtidas com a informatização do
prontuário médico são diversas, podendo-se analisar desde o progresso do atendimento ao
paciente, com garantias da continuidade da assistência proporcionada ao cidadão. Essa
informatização envolve também a economia do espaço no ambiente e melhor organização das
informações mantidas no meio eletrônico. Os avanços da tecnologia da informação (TI) nos
27
trazem recursos indispensáveis para a implementação dos prontuários eletrônicos dos pacientes.
Com início da informatização do PEP, os acessos aos registros são mais ágeis, promovendo o
compartilhamento e o acesso múltiplo às informações sobre os pacientes da instituição de saúde.
Para Possari (2005), o PEP proporciona aos profissionais da área da saúde atenção ao
paciente na prestação da assistência clínica, fornecendo informações para gerenciamento do
custo direto e indireto por paciente, permitindo avaliar a atuação profissional, contribuindo para
o desenvolvimento do saber científico dos profissionais atuantes na área da saúde. O Prontuário
Eletrônico do Paciente pode ser avaliado como um importante sistema de informação de apoio,
dando suporte ao cuidado em saúde, assim, garantindo a evolução da qualidade em informação,
facilitação ao acesso aos dados, com foco na assistência do paciente, disponibilização de dados
clínicos através dos registros acessíveis, seguros e extremamente úteis no processo de trabalho.
Em um contexto geral, existe um consenso no que diz respeito sobre as vantagens do
uso do prontuário eletrônico do paciente em comparação ao prontuário em papel, uma vez que
a forma eletrônica impede a o desgaste físico, dano ou falsificação da história clínica,
duplicidade nas prescrições terapêuticas, farmacêuticas e de exames, evidenciando, assim, a
diminuição dos custos. Permite ainda agrupar todas as informações do paciente, identificando-
o exclusivamente e preservando sua identidade, além de registrar informações das inter-
consultas (MINISTERIO DA SAUDE, 2004; CAVALCANTE, KERR, 2011).
2.2.2 Dificuldades e desafios na implantação do PEP
Determinados fatores devem ser analisados no instante da implementação e no uso do
sistema de Prontuário Médico Eletrônico do Paciente. Massad, Marin e Azevedo Netto (2003,
p.18), elenca os principais impedimentos para se implementar e chegar ao uso do prontuário
eletrônico:
a) Implementação do sistema sem planejamento estratégico;
b) Falta de incentivo interno da instituição para obtenção da integração clínica, já que o
objetivo é ter acesso a um todo para tratar uma das partes;
c) Independência das clínicas e Hospitais;
d) Ausência de planejamento à saúde da população no atendimento.
28
Os autores ainda afirmam que, as dificuldades para implementação de um Prontuário
Eletrônico do Paciente são ainda extensas, tais como a sua complexidade. A principal
dificuldade está no registro, controle e recuperação das informações clínicas dos pacientes. O
uso de Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) não tem suas dificuldades por conta da
tecnologia, mas sim com relação à forma de trabalho dos profissionais e usuários ou da natureza
da organização. Não só os sistemas precisam estar integrados, mas é necessário que os
profissionais da área também estejam (MASSAD, MARIN E AZEVEDO NETTO, 2003).
Para Dias, Zwicker e Vicentin (2003), por sua vez, alguns pesquisadores abordam o
comportamento de usuários com relação para não aceitação de tecnologia como uma situação
de resistência para mudanças, sem entendimento dos motivos para tal resistência. Maia e
Cendon (2005), explicam que há outros fatores que afetam o comportamento do usuário, tais
como: a capacidade técnica especifica, que influenciam diretamente na utilização de tais
sistemas, assim como, o contexto e o local que essa pessoa desenvolve a utilização.
Saltman et al. (2006) afirma que muitos profissionais atuantes na atenção à saúde,
infelizmente, acreditam que a formação e capacitação atual sobre o uso de computadores e
sistemas seja deficitária e pouco atraente. Com essa percepção, fica difícil abordar esses
trabalhos para o processo de implementação dos sistemas eletrônicos em saúde.
Por fim, para se alcançar as vantagens do Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) é
necessário saber utilizá-lo. Neste contexto, o sistema oferecerá aos profissionais de saúde
diversos dados e informações preciosas e atuais, informações estas que auxiliarão no
diagnóstico clínico. No entanto, apesar de todos esses benefícios e facilidades propostas pelo
Prontuário Eletrônico do Paciente, a categoria médica questiona a utilização dessa tecnologia,
com a afirmação de que o computador não deva pensar por eles e se mostram preocupados com
a seguridade dos arquivos e informação que podem quebrar o sigilo médico (SORANZ; PINTO;
CAMACHO, 2017).
2.3 INOVAÇÃO
Originada do Latim – innovare -, assim é chamada a Inovação, tem como significado
fazer algo novo, mudar ou alterar as coisas introduzindo lhes novidades (PAROLIN, 2001).
Tidd, Bessant e Pavitt (2005) afirmam que a inovação deve ser compreendida como um
método de uma etapa que tem como objetivo as oportunizar ideias novas e a aplicação dessas
29
ideias na prática. Os autores completam que, a inovação é a ação ou efeito de inovação, ou seja,
renovação de algo; tornar algo novo; ou inserir uma novidade. Ocasionalmente o termo causa
confusão, pois existe uma tendência de a população entender inovação como uma invenção.
De acordo com Schumpeter (1982), a inovação apoia a manutenção e monitoramento
da vantagem competitiva a longo prazo e, com sua mediação, traz como possiblidades a
produção de impactos econômicos significativos quando difundida vastamente entre as firmas,
segmentos e regiões. Para o autor, a inovação supõe a inserção de cinco novos fatores: entrada
de um produto novo, a entrada de um processo novo em produção, o início de um novo mercado,
captação de uma nova fonte de abastecimento de material e o aperfeiçoamento de uma nova
organização industrial.
Segundo Utterback e Albernathy (1975), a inovação se descreve como um produto
tecnológico, inserido no comércio para satisfação de um gosto e preferência dos consumidores.
Ainda focando o mercado consumidor, Markides (1997) reitera que a inovação incide em uma
organização que identifica potenciais oportunidades em campos não atendidos, das novas
necessidades dos consumidores, novos produtos e serviços, ou novos segmentos que não foram
explorados. O entendimento das preferências do consumidor é o primeiro passo para analisar a
estratégia de negócio mais apropriada, estando ligado ao desenvolvimento de um novo produto.
Olenieks e Babauskas (2014) reforçam que a inovação precisa ser observada como um processo
criativo dirigido aos indivíduos, às instituições, um mercado e também à população.
De acordo com Terra (2012), o processo de inovação necessita considerar as estratégias
e objetivos, deixando claros os conceitos e nomenclaturas usadas; também relacionando as
estratégias da organização, tecnologias e o organização das metas com as inovações sugeridas.
O autor acrescenta que a inovação deve acontecer de forma prática, sendo necessária a
utilização de instrumentos institucionais já implementados. Um processo organizacional
nitidamente definido possivelmente facilitará e tornará mais ágil o processo de decisão com
relação aos projetos de inovação. A estratégia de inovação e a estratégia tecnológica são
assuntos diferentes, mas fortemente ligados. A inovação estratégica possui seu foco no mercado
de consumo, posição da empresa e a estratégica tecnológica tem como objetivo alcançar, por
meio de soluções técnicas, a estratégia de inovação pleiteada pela empresa (TERRA, 2012).
A informação, nas últimas décadas, vem assumindo mais um papel importante,
tornando-se comum na sociedade contemporânea, especialmente impulsionadas pelas notas
tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) (MARTINS, 2009).
30
Contudo, mesmo estando a inovação e a tecnologia andando lado a lado, a inovação não
provoca essencialmente a criação, produção e comercialização somente dos maiores avanços
do que é tido como estado da arte em tecnologia, ou inovação radial. Pode-se também ser
incluída mudanças em proporções menores nas tecnologias já usadas atualmente, assim sendo
uma melhoria, mudança gradual ou inovação incremental (TIDD, BESSANT e PAVITT, 2005).
Freire (2002) sintetiza a inovação incremental como melhorias pequenas nos processos,
produtos ou serviços.
Como podemos ver neste capítulo, diversos autores conceituam a inovação como um
novo produto, serviço ou processo, novos métodos de realizar tais processos ou produzir
produtos ou serviços, abrangendo o aspecto tecnológico.
Na presente pesquisa, procura-se avaliar como uma inovação pode ser usada na
elaboração de novos métodos de se produzir novos serviços e processos no setor de saúde,
incluindo clínicas de atenção básica em saúde.
2.3.1 Difusão e Adoção da Inovação
A difusão de uma tecnologia se dá pelo processo de sua comunicação em um contexto
no âmbito social envolvendo pessoas e grupos, normalmente participantes de uma organização.
No entanto, a adoção de inovação é também um processo pelo qual pessoas e grupos decidem
usá-la como melhor caminho disponível. Em compensação da adoção, aparece sua rejeição, ou
seja, quando a decisão é não adotá-la.
Segundo Rogers (2003), a difusão de uma inovação é definida como um tipo de
comunicação social, pela qual as notícias disseminadas estão em conexão com as novas ideias.
O autor ainda completa que a difusão é o processo em que uma inovação é noticiada ao longo
do tempo, mediante a determinados canais, em maio a diversos membros e grupos e um sistema
social.
Diversos autores estudaram nas últimas décadas os principais atributos e características
percebidos em uma inovação e a sua facilidade de adoção, e até mesmo as inovações em
tecnologia da informação (TI) (ROGERS, 1983; MOORE e BENBASAT, 1991;
KARAHANNA et al., 1999; TENG et al., 2002; AHUJA e THATCHER, 2005). Inicialmente
o aspecto pelo qual a inovação é adotada decorre diretamente dos atributos percebidos na
inovação pelos seus usuários. A identificação de cinco atributos percebidos da inovação é
31
oriunda da pesquisa de Rogers (1983) e da literatura sobre a difusão de uma inovação. Larsen
e McGuire (1998) mencionam esses atributos ou aspectos como sendo atributos universais para
pesquisa em adoção de inovação.
Quadro 1 - Os cinco atributos percebidos em uma inovação, por Rogers (1983):
Atributo Descrição
Vantagem
Relativa
Grau com o qual uma inovação é percebida como sendo melhor que seu
precursor.
Compatibilidade
Grau com o qual uma inovação é percebida como sendo consistente com
valores existentes, necessidade e experiências passadas dos adotantes
potenciais.
Complexidade Grau com o qual uma inovação é percebida como sendo difícil de se usar.
Observabilidade Grau com o qual o resultado de uma inovação é observável pela
organização.
Experimentação Grau com o qual uma inovação pode ser experimentada antes da adoção.
Fonte: Rogers (1983).
Existem outros quatro aspectos de categoria interna de uma organização que são vistos
como colaboradores na adoção de uma inovação:
i) o tipo de decisão pela inovação;
ii) a natureza dos canais de comunicação que divulgam a inovação;
iii) a natureza do sistema social;
iv) o esforço dos agentes promotores de mudança na difusão de inovação (Rogers,
2003).
O tipo de decisão de uma inovação se define pela maneira como as decisões de uma
inovação são tomadas, podendo ser: voluntario, grupal ou autoritária. Grande número de
indivíduos no processo de decisão tornará mais lenta sua taxa de decisão; com isso, as
organizações direcionam essa atividade a um grupo menor de pessoas (ROGERS, 2003).
A natureza de divulgação dos canais de comunicação se define pelos instrumentos
empregados nos estágios do processo da difusão de uma inovação. Tais canais de comunicação
separam-se em: canais de comunicação em massa e entre pessoas (ROGERS, 2003).
32
A natureza do sistema social se define pelos fatores definitivos para a difusão e adoção
da inovação, como normas internas, influências e nível de contato com as redes internas
(ROGERS, 2003).
O empenho dos agentes motivadores de mudança: institui a interferência dos agentes
motivadores da mudança em estimular esforços para difusão da inovação, já que a taxa de
adesão entre os indivíduos é baixa, entre 3% a 16% (ROGERS, 2003).
Rogers (2003) afirma que existem sete papéis que os agentes promotores de mudança
devem executar como estimuladores para a realização do processo de inserção de uma
tecnologia no sistema de um cliente:
a) expor a necessidade de mudança;
b) criar uma relação de troca de informações;
c) identificar e investigar problemas;
d) produzir a intenção de mudança;
e) fazer uma atenção se transformar em uma ação;
f) fortalecer a adoção e precaver a descontinuidade;
g) atingir um envolvimento terminal.
Por sua vez, para Caldwell (2003), os agentes de mudança são como orientadores de
desenvolvimento organizacional e exercem um papel fundamental no centro de mudança da
organização, sendo responsáveis para execução da mudança se consolidar.
Os estudos sobre teoria da difusão da inovação têm se concentrado nos atributos de
inovação, dando menos destaque ao ambiente interno: tipo de decisão da inovação, natureza do
canal de comunicação, condição do sistema social.
2.4 O MODELO DE ACEITAÇÃO DE TECNOLOGIA (TAM)
2.4.1 Aceitação e Adoção de Novas Tecnologias
De acordo com Perez e Zwicker (2010), a difusão de uma inovação é compreendida
como o processo de sua comunicação em um dado contexto social, de modo que envolva
indivíduos e grupos, integrantes de uma organização. Já a adoção é um processo em que
33
indivíduos e grupos decidem pelo seu uso, como melhor curso de ação disponível. Caso a
inovação seja rejeitada, ocorre o inverso da adoção, ou seja, a rejeição ocorre quando há a
decisão pela não adoção (PEREZ; ZWICKER, 2010).
Existe alguns modelos e metodologias utilizados para identificação e avaliação dos
antecedentes que determinam a aceitação de tecnologia, sendo que, no que diz respeito à
investigação da aceitação de tecnologias digitais no contexto da informática em saúde, o modelo
TAM aparece como um dos mais utilizados para investigar os antecedentes que afetam a
decisão dos usuários para aceitação de tecnologias (MARTINS; KELLERMANNS, 2004).
O TAM é uma adequação da teoria da atuação racional, derivada da psicologia e alterada
especificamente para gerar modelos de aceitação de tecnologia da informação (GAHTANI,
2001). O Modelo de Aceitação de Tecnologia TAM (DAVIS, 1989; DAVIS et al., 1989) foi
proposto e desenvolvido para compreender a relação causal entre duas variáveis sobre o uso
real da tecnologia: A Utilidade Percebida ou PU (Perceived Usefulness), que é o entendimento
da Utilidade ou como uma tecnologia pode ser útil e a Facilidade de Uso Percebida ou PEOU
(Perceived Ease of Use), que está relacionada a Usabilidade ou a percepção da facilidade de
utilização da tecnologia (DAVIS, 1989). Dessa forma, o uso de um sistema, em teoria, seria
influenciado tanto pela sua utilidade quanto pela sua facilidade de uso. De acordo com o
modelo, um indivíduo fará o uso efetivo de uma determinada tecnologia se acreditar que o uso
desta será capaz de fornecer resultados positivos.
No entanto, para identificação de tal ação, foca-se na facilidade de uso percebida e na
utilidade percebida:
- A utilidade percebida é o grau em que uma pessoa acredita que o uso de uma
determinada tecnologia aumentaria seu desempenho (DAVIS, 1989).
- A facilidade de uso percebida é o grau em que uma pessoa acredita que usar uma
tecnologia seria livre de esforço (DAVIS, 1989).
O modelo inicialmente proposto foi aprimorado e incluiu a influência de variáveis
externas (DAVIS et al.,1989).
34
Figura 1 – Diagrama do modelo TAM
Fonte: Davis et al. (1989)
Os conceitos de utilidade percebida e facilidade de uso percebida possuem similaridade
com os construtos vantagem relativa e complexidade de Rogers (1983).
O TAM pressupõe que o uso real da tecnologia é determinado pela intenção
comportamental de utilização que por sua vez é influenciada tanto pela atitude quanto pela
utilidade percebida. Já a intenção comportamental é afetada pela utilidade percebida e pela
percepção de facilidade de uso. A utilidade percebida por sua vez é influenciada pela facilidade
de uso percebida (DAVIS et al.1989).
Ajzen e Fishbein (1980) afirmam que as atitudes positivas em relação a uma inovação
não se traduzem necessariamente em um comportamento positivo em relação a este. Ou seja,
em Rogers (1983), a percepção está sobre a inovação em si e em Davis (1989) a percepção se
concentra em relação ao uso da inovação.
Desta forma, o modelo TAM tem sido utilizado para avaliar a intenção de uso de
diversas tecnologias em contextos variados como m-commerce, acesso à internet, e-learning,
m-learning entre outros (VENKATESH et al.,2003; FREITAS, 2009; LIU et al., 2010; CHENG
et al., 2011; HUANG et al., 2012; Kurtz et al. (2019).
A aceitação de novas tecnologias vem sendo estudada por uma variedade de modelos e
metodologias que tem como objetivo avaliar e identificar os diversos fatores que influenciam a
atitude de uso e adoção de uma tecnologia, como por exemplo, a Teoria da Ação Racionalizada
ou TRA (FISHBEIN; AZJEN,1975), a Teoria do Comportamento Planejado ou TPB (AJZEN,
1991), a Teoria da Difusão da Inovação ou IDT (ROGERS, 1983) e o Modelo de Aceitação de
Tecnologia TAM (DAVIS, 1989; DAVIS et al., 1989). Venkatesh (2006) afirma que a adoção
35
de tecnologia é uma das áreas de pesquisas mais desenvolvidas na literatura sobre tecnologias
da informação.
Fishbein e Ajzen (1975) descrevem como atitude, os sentimentos, positivos ou
negativos, que um sujeito tem em relação a um comportamento em alvo. A atitude em relação
a um objeto influencia as intenções de uso de tal objeto, consequentemente influenciando o
comportamento em relação ao objeto, ou seja, ao seu uso.
O modelo inicialmente proposto foi aprimorado e incluiu a influência de variáveis
externas (DAVIS et al., 1989). A proposta do modelo é retratar o impacto dos fatos externos
relacionados aos sistemas de informações, sobre aqueles internos do indivíduo, como a atitude
e intenção de uso (DAVIS; BAGOZZI; WARSHA, 1989; DAVIS 1989; DILLON; MORRIS,
1996; LEE; KOZAR; LARSEN, 2003; VENKATESH; MORRIS; DAVIS; DAVIS, 2003).
Quadro 2 - Construtos do modelo TAM e suas definições.
Construtos Definições
Variáveis
externas
Referem-se às características do sistema, ao processo de
desenvolvimento etc. (DIAS; ZWICKER; VICENTIN, 2003, p. 16).
Utilidade
percebida
Grau no qual um indivíduo acredita que o uso de um determinado
sistema aumentará seu desempenho no trabalho (DAVIS, 1989, p. 320).
Facilidade de uso
percebida
Grau no qual um indivíduo acredita que usar um determinado sistema
seria livre de esforços mentais e físicos (DAVIS, 1986, p. 25).
Intenção de uso Grau de sentimento avaliado que o indivíduo associa ao uso de
determinado sistema em seu trabalho (DAVIS, 1986, p. 25).
Comportamento Definido como a medida da força com que uma pessoa tem a intenção
de desempenhar determinado comportamento (DAVIS, 1986, p. 25).
Fonte: Adaptado de Davis (1989); Dias; Zwicker; Vicentin (2003).
O modelo se refere ao comportamental, refere-se apenas às questões diretamente ligadas
com o usuário e suas percepções sobre a utilização do sistema. Portanto, os construtos devem
ser elaborados de modo a captar as opiniões pessoais e debater a respeito de pessoas ou
instituições (SALEH, 2004). Tal modelo é apropriado para identificar os motivos da não
36
aceitação de uma tecnologia ou sistema particularmente pelos usuários, e assim, atuar nas
correções adequadas (DAVIS; BAGOZZI; WARSHA, 1989; DAVIS 1989).
Pesquisas ligadas à adoção de tecnologias da informação (TIC), tal como da avaliação
dos seus impactos são procedimentos relevantes na investigação de sistemas de informação,
tanto em aspectos sociais ou aspectos organizacionais. Em consequência, a sociedade e as
organizações precisam elaborar, não somente uma cultura normalmente propicia, mas
propriedades culturais especificas que potencializem o uso de tecnologias e a performance de
seus funcionários. No entanto, mesmo com toda importância no campo da investigação
relacionada à adoção de tecnologias da informação, ainda não são explicados todos os
fenômenos associados a ela. Tal circunstância se explica, de um lado, pela complexidade dos
processos de ação, espacialmente devido ao envolvimento de pessoas e a interferência com suas
percepções de natureza cognitiva, que nem sempre se gerem por interesses organizacionais
(anteriormente afetada por inquisições de natureza do indivíduo ou cultural; e de outro lado,
pela natureza intensamente ativa e evolutiva das tecnologias de informação, alterando
ligeiramente os padrões tecnológicos, criando novos campos de investigação (SALEH, 2004;
McCOY; GALLETTA, 2007; RAITOHARJU, 2014).
Como introdução ao estudo do modelo de aceitação de tecnologia (TAM), faz-se
necessário ressaltar que ele se enquadra na teoria de aceitação de inovações que ocorrem sob a
perspectiva dos usuários (adotantes) de inovações tecnológicas, como as de SI/TI. A teoria de
aceitação é particularmente útil quando se pretende avaliar a intenção de adoção de novas
tecnologias pelos grupos e indivíduos de uma organização, bem como para a predição da taxa
de adoção dessas tecnologias, conforme estudo dos autores Venkatesh et al. (2003), cuja
proposta está representada na figura 2:
Figura 02 - Modelo representativo do processo de adoção de inovações em SI/TI
Fonte: Venkatesh et al. (2003)
Os autores Davis (1989); Davis, Bagozzi e Warshaw (1989) e Venkatesh (2003) fizeram
a proposta do modelo de aceitação de tecnologia, o TAM (Technology Acceptance Model), com
Uso real do SI/TI
Reações Individuais com relação ao uso
de Um SI/TI
Intenção declarada de
uso do SI/TI
37
o intuito de entender os motivos propulsores que fazem os indivíduos e a organização aceitarem
ou rejeitarem uma tecnologia de informação.
Na procura por entendimento mais assertivo sobre quais fatores afetam o processo de
aceitação de qualquer inovação tecnológica em sistemas de informação e tecnologia da
informação pelos trabalhadores técnicos na área da saúde, Raitoharju e Laine (2006) elaboraram
uma pesquisa para avaliar a percepção de diversos profissionais em saúde como: profissional
administrativo, médicos e enfermeiros. O desfecho do estudo demonstra a distinção entre os
grupos pesquisados. Os pesquisadores observaram, que o suporte de sistemas de informação e
tecnologia da informação não foi avaliado como um item importante para o corpo
administrativo quanto foi para os profissionais médicos e enfermeiros. A facilidade percebida
de uso e a utilidade percebida foram analisadas de forma diferente entre os grupos pesquisados.
A conexão entre as instituições distintas, mas relacionadas, possivelmente pode
melhorar os processos e métodos inovadores entre diversas classes de organizações, assim
como é o caso da prestação de serviço ofertado por clínicas e hospitais (GOES; PARK, 1997).
Tais autores atentam para o fato de que a rede de computadores pode possibilitar a
conectividade entre clínicas e hospitais, e seus fornecedores. As unidades de saúde têm muito
a obter com tais funções inter organizacionais, buscando cooperação, parceiros estratégicos,
gestão do ambiente em situações de crise, e diversas outras possibilidades.
Segundo Magalhães (2006), nas últimas décadas, as instituições de saúde têm desfrutado
das várias oportunidades ofertadas por novas ferramentas de sistemas e tecnologias da
informação, com o propósito de proporcionar melhores serviços aos pacientes, assim como a
redução de custos e o aumento da eficiência dos processos internos e administrativos e clínicos.
Como exemplo positivo, tem-se a manutenção dos registros e informações do estado de saúde,
doenças e os cuidados proporcionado aos pacientes atendidos pelo uso do prontuário eletrônico
(DORILEO et al., 2006).
2.5 ESTUDOS RELACIONADOS AO MODELO TAM
Nesta seção são apresentados alguns estudos relacionados ao modelo TAM, que
serviram como referência para a escolha das variáveis utilizadas no modelo de pesquisa.
No âmbito internacional, é possível citar alguns exemplos que ilustram o uso do TAM
no contexto hospitalar, nos últimos dez anos, como apresentado a seguir:
38
Baharom et al. (2011) – buscaram investigar a intenção de uso do Prontuário
Eletrônico de profissionais médicos de hospitais privados na Jordânia, a pesquisa foi realizada
com base em 239 médicos. Os resultados iniciais propõem fatores adicionais ao longo do
fatores originais no TAM fazendo Utilidade Percebida (PU), Facilidade Percebida De uso
(PEOU), intenção comportamental de usar (BI), SE e PBC trabalhando em incorporação.
Médicos de hospitais públicos estiveram envolvidos neste estudo, que prova que todos os
fatores são confiáveis;
Gagnon et al. (2014) - buscaram investigar a intenção de uso do Prontuário
Eletrônico de profissionais médicos em Quebec (Canadá), a pesquisa foi realizada com base
em 157 médicos. Os resultados mostraram que questões individuais podem afetar a percepção
sobre o sistema de informação, assim como questões relativos a tarefa, pois ficou claro que se
houver sobrecarga de trabalho devido a utilização do sistema, a percepção de sucesso do
sistema será prejudicada;
Noh, Jang e Khongorzul (2016) – investigaram pelo TAM e pela IDT a
percepção dos profissionais de saúde ao utilizar o Prontuário Médico Eletrônico, a pesquisa
foi realizada e analisada por 208 questionários respondidos por usuários do sistema médico.
Os resultados mostram que a precisão das informações, a segurança do sistema e a
compatibilidade do sistema têm um impacto importante na percepção de utilidade do EMR,
enquanto a estabilidade das informações não influencia sua reconhecida utilidade;
Mohamamad e Yunus (2017) – buscaram investigar a intenção de uso do
Registro Médico Eletrônico em um serviço de saúde na Malásia. A pesquisa foi realizada com
base em 703 profissionais da área de saúde da unidade. A maioria dos entrevistados concorda
que a facilidade de uso percebida afeta a intenção de usar o Sistema EMR.
No Brasil, alguns estudos também foram realizados, a exemplo do que aconteceu
no cenário internacional, para avaliar a aceitação de tecnologias na área da saúde.
Santos e Marin (2018), analisaram o uso de um sistema informatizado pelos
gestores hospitalares, avaliando a satisfação quanto à utilidade e facilidade de uso do sistema.
A população alvo por 63 gestores, de acordo com os critérios de inclusão, 60 gestores
compuseram a amostra do estudo. No total, 90,5% dos gestores concordaram com a utilidade
do sistema, enquanto 84,7% concordaram com a facilidade de uso. As variáveis externas
39
analisadas (idade, facilidade com a tecnologia, oferta de treinamentos e apoio técnico,
computadores disponíveis e gostar de utilizar), influenciaram a satisfação da facilidade de uso.
A idade e oferta de treinamentos, não influenciaram a satisfação quanto a utilidade do sistema;
Muylder et al. (2016), procuraram atender as premissas propostas pelo Modelo
do (TAM), na gestão hospitalar, e o objetivo foi investigar como usuários de prontuário
eletrônico do paciente (PEP) percebem a utilidade e facilidade desta tecnologia em seu
cotidiano, sob o ponto de vista dos profissionais da área da saúde da região Metropolitana de
Belo Horizonte. Para tanto, utilizaram uma amostra de 57 profissionais da área da saúde. Os
resultados apontaram que ocorre utilidade percebida com o uso da tecnologia, sendo que
alguns profissionais indicaram dificuldades de uso. A partir da pesquisa, apesar das
limitações, indicam a importância de novos estudos que envolvam a saúde e relevância da
tecnologia para a sociedade;
Perez e Zwicker (2010), já citados neste trabalho, analisaram os principais
fatores que afetam a adoção da inovação tecnológica em sistemas de informações na área de
saúde e os reflexos dessa adoção para os indivíduos, profissionais e grupos sociais envolvidos
com a inovação. No trabalho realizado, foi estudado a adoção do prontuário médico eletrônico
(PEP) em uma instituição de saúde envolvendo usuários médicos, profissionais de
enfermagem e pessoal administrativo. Os resultados da pesquisa indicam que a adoção da
inovação em sistemas de informações na área de saúde é influenciada por características
percebidas pelo uso dessa inovação e acarreta reflexos na percepção de novas possibilidades
de inovação no trabalho.
2.6 MODELO PROPOSTO
Para esse estudo, o modelo TAM será ajustado, de modo a comportar o construto Uso
Efetivo do Sistema; Intenção Comportamental de Uso; Utilidade Percebida; Facilidade de Uso
Percebida e Atitude em Relação ao Uso e as variáveis externas escolhidas foram as seguintes:
Resistência (RE) e Influência Externa (IE).
No intuito de identificar quais as variáveis que influenciam positiva ou negativamente
a aceitação do uso do Prontuário Eletrônico do Paciente por profissionais da área da saúde, das
40
unidades de atenção básica da cidade de Niterói, serão adotadas seis hipóteses, elencadas a
seguir:
a) H1: A Atitude em Relação ao Uso (ATT) influencia diretamente de, forma positiva, a
Intenção de Uso (INT) parte do profissional em saúde, na utilização do Prontuário
Eletrônico;
b) H2: A Facilidade de Uso Percebida (EASE) influencia diretamente de forma positiva a
Atitude em Relação ao Uso (ATT) por parte do profissional em saúde, na utilização do
Prontuário Eletrônico;
c) H3: A Utilidade Percebida (USE) influencia diretamente, de forma positiva, a Atitude
em Relação ao Uso (ATT) por parte do profissional em saúde, na utilização do
Prontuário Eletrônico;
d) H4: O construto Facilidade de Uso Percebida (EASE) influencia diretamente, de forma
positiva, o construto Utilidade Percebida (USE) por parte do profissional em saúde, na
utilização do Prontuário Eletrônico;
e) H5: A Resistência (RE) influencia diretamente, de forma negativa, a Facilidade de Uso
Percebida (EASE), por parte do profissional em saúde, na utilização do Prontuário
Eletrônico;
f) H6: Influência Externa (IE) influencia diretamente, de forma positiva, Utilidade
Percebida (USE), por parte do profissional em saúde, na utilização do Prontuário
Eletrônico.
2.6.1 Relações das Hipóteses com os Construtos
O profissional de saúde pode utilizar o Prontuário Eletronico por intermináveis motivos,
mas estes motivos não são necessários para garantir que este profissional possa ter uma atitude
positiva em relação ao uso do sistema. De acordo com Dimitropoulos et al. (2011), o fato do
profissional de saúde optar em usar o Prontuário Eletrônico não pressupõe que ele tenha uma
atitude positiva com relação ao uso desse sistema.
A hipótese H1: A Atitude em Relação ao Uso (ATT) influencia diretamente, de forma
positiva, a Intenção de Uso (INT) foi fundamentada nos estudos de Martins e Kellermanns
(2004) e Perez e Zwicker (2010).
41
Pesquisas de Martins e Kellermanns (2004) e Perez e Zwicker (2010), referentes à
análise da intenção de uso e à aceitação de sistemas de informação mostram que a Atitude em
Relação ao Uso, além de influenciar diretamente a Intenção de Uso Efetivo, ainda atua como
intermediária dos efeitos da Utilidade Percebida e da Facilidade de Uso Percebida no construto
Intenção de Uso Efetivo.
No entanto, estudos de autores como Varela, Tovar e Chaparro (2010); Muylder et al.
(2016), também voltados para Prontuário Eletrônico, constataram a influência direta da
Utilidade Percebida e da Facilidade de Uso Percebida sobre a Intenção de Uso Efetivo.
As hipóteses H2: A Facilidade de Uso Percebida (EASE) influencia diretamente, de
forma positiva, a Atitude em Relação ao Uso (AT) e H3: A Utilidade Percebida (USE)
influencia diretamente, de forma positiva, a Atitude em Relação ao Uso (ATT) são
fundamentadas nos estudos de Martins e Kellermanns (2004); Varela, Tovar e Chaparro
(2010); Perez e Zwicker (2010); Muylder et al. (2016).
Por fim, na hipótese H4: O construto Facilidade de Uso Percebida (EASE) influencia
diretamente, de forma positiva, o construto Utilidade Percebida (USE) foi formulada com base
em Davis, Bagozzi e Warshaw (1989) e em Farias (2010), que alimentam que o construto
Facilidade de Uso Percebida desempenha influência positiva e direta sobre construto Utilidade
Percebida. Para Farias (2010), os profissionais de saúde que percebem a facilidade do uso do
Prontuário Eletrônico do Paciente estão predispostos a considerá-lo mais útil, pois a redução do
esforço cognitivo dispendido permite a concentração em outras questões do processo de
trabalho ou outras atividades.
2.6.2 Relação das Hipóteses das Variáveis Externas com a Teoria
A seguir são apresentadas as hipóteses vinculadas às variáveis externas e às suas
relações com o referencial teórico da pesquisa.
2.6.3 Variavel Externa - Resistência (RE)
Dias, Zwicker e Vicentin (2003; 2010) observam que a literatura sobre implementação
de mudanças sugere vários fatores que permitem que a mudança seja aceita com mais
facilidade, mas tambem sobre a possível resistência em utilizar novos sistemas e tecnologias.
Zaltman e Duncan (1977) afirmam que a resistência é um fenômeno saudável, pois
pode-se defender a sociedade de mudanças nocivas aos indivíduos ou ao grupo. E também
42
podem acarretar mais preocupações ou adaptações necessárias ao processo de adoção ao
sistema social. Adicionalmente, a resistência à mudança é extremamente importante para a
pesquisa em TI, especialmente para o uso de dispositivos nas organizações com o objetivo de
aprimorar a produtividade e os serviços oferecidos aos clientes (SANFORD; OH, 2010).
No contexto resistência à tecnologia, para Orlikowski e Gash (1994), as reações dos
indivíduos para inserção de novas tecnologias de informação estão atreladas à interpretação da
tecnologia. As autoras afirmam que tal entendimento das interpretações dos indivíduos sobre
as tecnologias é crucial para o entendimento de interações com a tecnologia. Para interação com
a tecnologia, os indivíduos precisam ter contato com ela, e nesse processo, eles elaboram
antecedentes particulares, expectativas e certos conhecimentos sobre ela, que terá contribuição
na formação das ações imediatas acerca da tecnologia.
Portanto, propõe-se a hipótese H5: A Resistência (RE) influencia diretamente, de forma
negativa, a Facilidade de Uso Percebida (EASE), por parte do profissional em saúde, na
utilização do Prontuário Eletrônico. A assunção dessa hipótese tomou como referência,
principalmente, o estudo de Perez e Zwicker (2010).
2.6.4 Variavel Externa - Influência Externa (IE)
Como oberservado na literatura por Albertin (2001), Dosi (1988) e Lunardi et al.,
(2003), as organizações buscam com a implementação de novas tecnologias, tornar-se
inovadora e ter diferencial entre concorrentes, e principalmente organizar suas informações e
ter qualidade nos dados inseridos e disseminados.
Segundo Wood e Júnior (1995), quando se trata de mudança, diversas questões são
abordadas, tais como: a maior parte das organizações mudam em resposta às crises ou a
adaptações ao mercado; as mudanças implicam alterações no comportamento humano, nos
processos de trabalho e nos valores internos organizacionais; um dos princípios para este
processo é a gestão das pessoas; e, para haver mudanças é necessário irromper com a inércia
organizacional, para isso institui a interferência dos agentes motivadores da mudança em
estimular (ROGERS, 1983).
Portanto, propõe-se a hipótese H6: A Influência Externa (IE) influencia diretamente, de
forma positiva, a Facilidade de Uso Percebida (EASE), por parte do profissional em saúde, na
utilização do Prontuário Eletrônico.
43
A seguir são apresentadas as hipóteses vinculadas às variáveis externas e as suas
relações com o referencial teórico da pesquisa.
A Figura 3 apresentada a configuração do modelo proposto.
Fonte: Adaptado de Davis (1989)
Intenção
comportamental de
uso H5
H6 H3
H4
H2
Utilidade
percebida
Facilidade de uso
percebida
Atitude em
relação ao uso
Influência Externa
Resistência
H1
44
CAPÍTULO III
3. METODOLOGIA
O objetivo principal desta pesquisa é avaliar a intenção dos profissionais de saúde de
unidades de atenção básica em relação à utilização de uma nova tecnologia como o Prontuário
Médico Eletrônico. Para isso foram apontados no referencial teórico alguns modelos, de grande
relevância na literatura, capazes de avaliar a intenção de uso do indivíduo em relação a novas
tecnologias. Neste capítulo descrevemos a metodologia adotada para a execução da pesquisa:
tipo de pesquisa, universo e amostra, a escolha das escalas de mensuração das variáveis, o
instrumento utilizado para a coleta de dados, as técnicas e procedimentos empregados para o
tratamento e análise dos dados e as limitações do método.
3.1 TIPO DE PESQUISA
Seguindo os conceitos propostos por Vergara (2009), a presente pesquisa pode ser
classificada, quanto aos fins, como uma pesquisa explicativa, por esclarecer quais fatores
contribuem para a intenção positiva de aceitação do Prontuário Eletrônico do Paciente no
ambiente profissional e, quanto aos meios, bibliográfica e de campo.
Foi realizada uma revisão da literatura com o objetivo de trazer, de forma conceitual, os
termos utilizados. Procurou-se pesquisar os aspectos e estudos realizados sobre a aplicação de
sistemas de informação em saúde e prontuário eletrônico, em que foi possível observar a
existência de trabalhos que consideram e validam a utilização dessa ferramenta em unidades
hospitalares.
Foi construído um referencial teórico para dar maior robustez e argumentos para a
proposta da utilização do modelo TAM, para melhor explicar a aceitação do prontuário
eletrônico como ferramenta de apoio ao processo de trabalho, utilizando bases de dados
nacionais e internacionais.
A revisão da literatura ofereceu suporte para identificação das variáveis a serem
utilizadas na pesquisa, o que consistiu em uma proposta de extensão para o modelo TAM, cujo
objetivo é identificar se as variáveis escolhidas são capazes de exercer alguma influência na
aceitação do prontuário eletrônico por profissionais da área da saúde.
45
O modelo proposto utiliza 6 (seis) hipóteses com a finalidade de explicar a aceitação do
Prontuário Eletrônico do Paciente pelos profissionais de saúde, por meio do relacionamento
entre os construtos que constituem o modelo de pesquisa.
A pesquisa tem caráter quantitativo, com a utilização de questionário (GoogleForms)
como instrumento de coleta de dados, contendo questões para resposta pelo uso de escala Likert
de pontos, de 1 a 5, variando, de forma crescente, de “discordo totalmente” até “concordo
totalmente”.
As hipóteses foram testadas com aplicação de questionários estruturados e analisadas
por meio da técnica de Modelagem de Equações Estruturais (SEM - Structural Equation
Modeling), escolhida por oferecer ao pesquisador a possibilidade de investigar quão bem as
variáveis preditoras (variáveis independentes) explicam a variável dependente e, também, qual
a variável preditora é a mais importante para o fenômeno estudado.
Hair et al (2009) definem a SEM como um modelo estatístico que tem por objetivo
explicar o relacionamento entre múltiplas variáveis, de modo que examina estruturas de inter-
relacionamentos, expressadas em uma série de equações, similarmente a uma série de equações
de regressões múltiplas.
A SEM vem sendo amplamente utilizada nas ciências sociais e comportamentais, esta
tendência pauta-se na capacidade da metodologia de construir e analisar
modelos/representações a partir da teoria (HAIR et al, 2009). No entanto, alguns autores
sugerem que a aplicação da SEM deve ter como ponto de partida a teoria utilizada pelo
pesquisador acerca das relações causais entre um conjunto de variáveis, ou seja, o pesquisador
deve estar bem fundamentado na teoria para que possa fazer uma utilização correta da técnica
(LUCIAN et al, 2008).
A escolha da SEM, como instrumento de análise desta pesquisa, justifica-se ainda pela
grande representatividade que esta técnica vem adquirindo nas mais diversas áreas do
conhecimento, bem como sua habilidade e relevância ao resolver problemas de pesquisa
relacionados às relações causais entre construtos latentes que são medidos pelas variáveis
observáveis, como é o caso deste estudo.
3.2 OPERACIONALIZAÇÃO DAS VARIÁVEIS
A pesquisa realizada utiliza escalas já elaboradas e testadas pela literatura para a
medição de todos os construtos envolvidos na estrutura do modelo proposto. Tal deliberação
46
foi tomada pela confiabilidade e consistência dos resultados apresentados em diversos estudos
analisados, ao longo dos anos, especialmente em relação às pesquisas que utilizaram o modelo
TAM, facultando possíveis comparações com os resultados já identificados.
As escalas adaptadas abrangem diversos autores, como: Davis et al. (1989); Davis,
Bagozzi e Warshaw (1992); Wood e Júnior (1995); Davis e Venkatesh (2000); Venkatesh et al.
(2003); Perez e Zwicker (2010).
O quadro 3 apresenta as informações preliminares relacionadas às variáveis
demográficas, aos itens correspondentes no questionário e à escala utilizada. Os itens foram
distribuídos de 1 a 8.
Desta forma, as escalas utilizadas como base para a realização desta pesquisa foram:
Quadro 3: Dados sóciodemográficos
Dados sóciodemográficos Item Escala
Categoria Profissional 1 Médico(a) ( ) Demais Categorias - Não Médico ( )
Experiência com Prontuário Eletrônico 2 Sim ( ) Não ( )
E-mail 3 Variável de Identificação- Opcional
Sexo 4 M( ) F( )
Idade 5 de 18 a 25 anos ( ) de 26 a 35 anos ( ) de 36 a
55 anos ( ) acima de 56 anos( )
Escolaridade 6 ( ) Ensino Médio/Técnico ( ) Graduação
( ) Especialização/MBA/ Residência ( ) Mestrado ( )
Doutorado
Estado Civil 7 Solteiro() Casado( ) Viúvo( ) Outros ( )
Renda familiar média 8 Abaixo de 1.000 reais( ) 1.000 a 2.000 reais( ) 2.000 a 3500 reais( ) 3.500 a 6.000 reais( ) 6.000 a
10.000 reais( ) Acima de 10.000 reais( )
Fonte: Elaborado pelo autor
O quadro 4 apresenta as escalas utilizadas para a medição de cada construto, bem como
os itens correspondentes no questionário. Os itens foram distribuídos de 1 a 26.
As escalas originais serão traduzidas para o português e ajustadas ao modelo proposto,
utilizando como base geral uma escala Likert de 5 pontos, aplicadas em todas as questões, com
47
exceção às questões demográficas e os referentes à atitude com relação ao uso do prontuário
eletrônico.
Quadro 4: Construtos e Escalas do questionário da pesquisa
Construtos Itens do Questionário Escalas de Medição
(INT) Intenção de Uso 1, 2 e 3 Venkatesh et al (2003)
(ATT) Atitude em Relação ao Uso 4, 5, 6 e 7 Venkatesh e Davis (2000)
(USE) Utilidade Percebida 8, 9, 10, 11, 12 e 13 Davis (1989)
(EASE) Facilidade de Uso Percebida 14, 15, 16, 17, 18 e 19 Davis (1989)
(RE) Resistência 20, 21, 22 e 23 Perez e Zwicker (2010)
(IE) Influência Externa 24, 25 e 26 Wood e Júnior (1995)
Fonte: Elaborado pelo autor
Durante a revisão da literatura foram identificadas diversas escalas, utilizadas para
investigar as mesmas variáveis utilizadas nesta pesquisa, no entanto, a escolha das escalas deste
estudo teve como prioridade a confiabilidade e validade das mesmas, fatores estes que foram
identificados e comprovados nos trabalhos analisados.
A confiabilidade das escalas utilizadas foi analisada com base no alfa de Cronbrach,
que é considerado um indicador consistente para análise da confiabilidade, muito embora não
haja um padrão absoluto, valores de alfa de Cronbach iguais ou superiores a 0,70 refletem uma
fidedignidade aceitável (NUNNALY; BERNSTEIN, 1994; HAIR et al, 2009). Tendo, portanto,
estas escalas apresentadas consistência interna (alfa de Cronbach) maior que 0,70, infere-se que
estas tenham sua confiabilidade comprovada.
O instrumento de pesquisa deste estudo (Apêndice C), formado com base nas escalas
apresentadas acima, possui um total de 26 itens e mais 08 itens referentes com questões
demográficas acrescentadas ao instrumento com intuito de caracterizar a amostra.
No apêndice A, segue a tabela com as escalas originais e a respectiva tradução, já no
apêndice B segue a adaptação das respectivas escalas para utilização no instrumento de pesquisa
e no apêndice C o questionário completo utilizado para realização da pesquisa.
48
3.2.1 Pré-Teste do instrumento de pesquisa
Foi realizado um pré-teste do questionário, com uma pequena amostra da população de
interesse, o objetivo foi avaliar a compreensão dos respondentes sobre questionário
apresentado.
Na aplicação do pré-teste foi solicitado aos respondentes que apontassem qualquer tipo
de questionamento, dúvidas ou mesmo incompreensão sobre qualquer parte do questionário,
seja nas questões demográficas, seja nas questões relativas à aceitação do sistema analisado.
O pré-teste foi realizado em novembro, teve a participação de 10 respondentes da
população de interesse. O resultado do pré-teste indicou que o questionário estava de fácil
compreensão para os respondentes, uma vez que eles não apresentaram dúvidas ou
questionamentos em relação às questões apresentadas. Sendo assim, não tendo nenhum ajuste
ou alteração a ser feita no questionário aplicado no pré-teste o mesmo foi utilizado como
instrumento para a pesquisa final.
3.2.2 Procedimentos de tradução e adaptação das escalas utilizadas
As escalas utilizadas neste estudo foram originalmente eleboradas na língua inglesa e
para serem utilizadas com os alunos brasileiros, era necessária a realização da tradução e
adaptação de cada umas das escalas para a lígua portuguesa.
3.3 POPULAÇÃO E AMOSTRA
Para Bradley (1999), um levantamento é tão representativo quanto são os sujeitos que o
respondem. Esse fato torna a seleção da amostra um fator essencial a qualquer pesquisa.
Para testar as hipóteses descritas, a amostragem empregada possui como característica:
a) Unidade amostral: Profissionais da área da saúde atuantes em Niterói;
b) População pesquisada: Profissionais da área de saúde atuantes no programa
médico de família em Niterói.
49
Existem inúmeras soluções para os problemas de amostragem. Esta pesquisa descreverá
somente os métodos por ela utilizados: amostragem por conveniência e bola-de-neve.
3.3.1 População
Lakatos e Marconi (2007) definem a população de uma pesquisa como sendo o
universo da pesquisa, universo este, composto por indivíduos que partilham de pelo menos uma
característica em comum.
Para representar a população pesquisa foi utilizada, a princípio, uma amostra composta
por profissionais de saúde nas unidades de atenção básica do município de Niterói, sendo o
acesso a esses sujeitos realizado por meio de contato direto com o pesquisador e por meio online
(e-mail e WhatsApp).
3.3.2 Amostra
Em relação à amostra, foi realizada uma amostragem não probabilística por
conveniência. Segundo Malhotra (2004) em amostragens não probabilísticas por conveniência
a seleção das unidades amostrais é deixada em grande parte a cargo do pesquisador, de modo
que os entrevistados escolhidos são escolhidos por estarem no lugar exato, no momento certo e
por serem capazes de fornecer as informações requeridas.
Assim, indo de encontro à concepção de Malhotra (2004), a amostra deste estudo foi
obtida junto a profissionais da área da saúde atuantes no Programa Médico de Família em
Niterói.
Foi enviado o questionário eletrônico para 42 unidades de saúde da Família de Niterói,
totalizando 680 profissionais e obtida uma amostra com 244 respondentes. As questões foram
marcadas como obrigatórias, portanto, a amostra final (sem dados ausentes) foi composta por
244 questionários válidos.
Vale ressaltar que a amostra de 244 respondentes torna-se ainda relevante, pois de
acordo com Hair et al (2009) não há, no uso SEM, um critério único para ditar o tamanho
amostral necessário.
50
3.4 COLETA DE DADOS DA PESQUISA
Os dados serão coletados por meio de questionários auto-administrados online. Os
questionários serão distribuídos por meio de e-mails (contendo o link do questionário) enviados
para lista de contatos do pesquisador e aplicativo de mensagens (WhatsApp).
3.4.1 Instrumento de coleta de dados – Questionário Online
O instrumento de coleta de dados pesquisa (Apêndice C) utilizado é composto por 34
itens divididos da seguinte forma: 1 item para identificar a origem dos dados, 6 para coletar
informações sociodemográficas, 1 para identificar o uso do sistema de Prontuário Eletrônico
do Paciente e 26 itens destinados à medição dos construtos. Das 26 questões de pesquisa, 19
itens são referentes ao modelo TAM original e 7 itens referentes às variáveis externas, que
foram adicionadas ao modelo TAM, constituindo assim, o modelo desta pesquisa. Uma
reprodução do questionário encontra-se no Apêndice C.
O questionário foi desenvolvido no Google Formulários (GoogleForms), que cria um
link na internet possível de ser enviado eletronicamente para todos os respondentes. O link é
gerado gratuitamente e o pesquisador recebe de volta o link com as respostas dos respondentes.
A estrutura do questionário será assim distribuída: no início será apresentado o tema da
pesquisa e as instruções do preenchimento do instrumento. Em seguida o questionário está
dividido em três partes, sendo a primeira referente aos sociodemográficos, a segunda parte
composta pelas questões inerentes à análise dos construtos referentes ao modelo proposto e
referentes à experiência, percepção e intenção de uso dos respondentes com sistemas de
informação em saúde.
3.4.2 Amostragem por Conveniência e Bola-de-Neve (Snowballing)
A amostragem por conveniência tem os sujeitos de pesquisa selecionados de acordo
com a conveniência do pesquisador, ou seja, por estarem disponíveis, próximos ou expressaram
o desejo de participar. Esse tipo produz menor variedade que a população de interesse, uma vez
que exclui quaisquer extremos que não estejam disponíveis (HAIR et al., 2013; BRADLEY,
1999). Esta característica foi observada na coleta em papel, com contato direto entre os sujeitos
e o pesquisador.
51
A amostragem por bola-de-neve é uma técnica não probabilística, cujos sujeitos
participantes recrutam outros sujeitos pertencentes a sua rede de contatos. O número de
conexões possíveis aumenta de acordo com o crescimento de participantes, ou seja, a amostra
cresce de forma similar a uma bola-de-neve (GOODMAN, 1961; MORGAN, 2008). Este foi
um aspecto observado na pesquisa online, com a colaboração de vários participantes, que
divulgaram a pesquisa em suas redes de contato por e-mail e em grupos de profissionais de
saúde de Niterói via WhatsApp e e-mail.
3.4.3 Eliminação dos Questionários
Foram eliminados questionários que não atendiam aos requisitos da pesquisa ou não
apresentavam os aspectos para consideração das respostas, tais como o preenchimento de todas
as questões de forma correta corretamente.
3.5 ANÁLISE DOS DADOS
Os dados obtidos por meio da aplicação do instrumento de pesquisa foram transcritos
para uma base de dados para fins de processamento estatístico. As análises foram realizadas
com a utilização dos softwares Statistical Package for Social Sciences (SPSS - versão 22.0) e
AMOS (versão 20.0).
Como primeiro passo, foram analisados os dados demográficos para melhor
caracterização da representatividade da amostra, assim como para promover a limpeza de dados
errôneos ou ausentes.
Foi realizado o tratamento dos dados com o objetivo de detectar e eliminar erros de
entrada dos dados e valores ausentes que, por ventura, pudessem ter ocorrido. Posteriormente,
foi realizada uma análise dos dados por meio da utilização das informações contidas nos dados
preliminares, a fim de eliminar quaisquer respondentes que não se encaixassem no perfil
desejado tais como: Profissionais Médicos.
52
3.5.1 Validade e Confiabilidade
Para a estimação do modelo de mensuração e avaliação dos construtos presentes no
instrumento de pesquisa foi realizada uma análise fatorial confirmatória (CFA), tal análise foi
realizada para avaliar especificamente, a unidimensionalidade, validade e a confiabilidade dos
dados obtidos.
Segundo Hair et al (2009, p.470) a unidimensionalidade é a “característica de um
conjunto de indicadores que tem apenas um traço inerente ou conceito em comum”, ou seja, a
avaliação da unidimensionalidade permite verificar se os indicadores estabelecidos representam
de fato um único construto.
Já a validade do construto refere-se à precisão da mensuração, ou seja, é a validade de
construto que atesta o quanto uma escala de fato reflete o construto latente que ela se dispõe a
medir (HAIR et al, 2009).
A confiabilidade, por sua vez, é compreendida como o “grau em que um conjunto de
indicadores de construtos latentes é consistente em suas mensurações” (HAIR et al, 2009,
p.467; FERREIRA, 2010). A confiabilidade dos construtos, utilizados na pesquisa, foi avaliada
por meio do alfa de Cronbach e da confiabilidade composta. O alfa de Cronbach é coeficiente
responsável por indicar a confiabilidade de um questionário, de modo que valores do alfa de
Cronbach e da confiabilidade composta entre 0,7 e 0,8 são considerados bons (HAIR et al,
2009; FIELD,2009).
O exame das cargas fatoriais e da correlação entre os construtos, resultantes da CFA foi
o instrumento utilizado para avaliação da validade dos construtos.
Para análise da validade convergente, que compreende a capacidade com que a variável
latente correlaciona-se com os itens escolhidos para medir aquela variável latente, foi utilizado
à variância extraída média (Average Variance Extracted - AVE) que é uma medida
complementar do valor da confiabilidade do construto, alguns autores sugerem que a variância
extraída exceda 0,50 para um construto (HAIR et al ,2009).
A análise da validade discriminante examina se as variáveis observáveis de um
construto estão relacionadas a outros construtos, ou seja, é a avaliação do quanto um construto
é realmente distinto de outros construtos (HAIR et al, 2009).
Neste estudo, a análise da validade discriminante foi realizada através da análise das
cargas fatoriais de cada item. De acordo com Hair et al (2009) as cargas fatoriais maiores do
que 0,3 são consideradas significativas, maiores do que 0,4 são consideradas importantes e
maiores do que 0,5 podem ser consideradas muito significativas.
53
3.5.2 Análises Estatísticas
As hipóteses desta pesquisa foram testadas por meio da modelagem de equações
estruturais (SEM) e da utilização do software AMOS 20.0. A modelagem de equações
estruturais é uma técnica que testa, empiricamente, um conjunto de relacionamentos de
dependência, entre vários construtos, através de um modelo que operacionaliza a teoria, ou seja,
permite a avaliação conjunta dos efeitos de todos os construtos envolvidos no modelo proposto,
esta característica implicou diretamente, de forma positiva, na escolha da SEM como técnica a
ser utilizada neste estudo (HAIR et al, 2009; SILVA, 2006).
A estimação do modelo de equações estruturais adotou o método de estimação por
máxima verossimilhança (Maximum Likelihood - ML).
Segundo Hair et al (2009), a técnica de estimação por máxima probabilidade é
habitualmente empregada, quando do uso da SEM, os autores acrescentam ainda que estimação
por máxima probabilidade garante a produção de resultados confiáveis e similares aos de
estimações realizadas com o uso de outras técnicas, validando assim, sua utilização neste
estudo.
De acordo com Hair et al (2009), Kline (1998), Irondo et al (2003) e Kelloway (1998)
a condução da Modelagem de Equações Estruturais (SEM) requer que alguns estágios sejam
seguidos, tais estágios tem o propósito de garantir a validade dos resultados, uma vez que busca
especificar tanto o modelo estrutural quanto o de mensuração.
Não há na literatura um consenso sobre a quantidade exata de estágios a seguir de modo
que alguns autores defendem que sejam seguidos 05 estágios (KELLOWAY, 1998) outros, no
entanto, defendem que o ideal é que sejam seguidos 06 estágios (KLINE, 1998; IRONDO et al,
2003) e outros ainda sugerem 07 estágios (HAIR et al, 2009).
Mesmo ocorrendo uma distinção entre os estágios necessários para a condução da SEM,
percebe-se que os estágios, sugeridos pelos autores acima apresentam alguns pontos em
comum, no entanto, para fins deste estudo optou-se por adotar os sete estágios sugerido por
Hair et al (2009) por serem estágios mais detalhados e completos e também por serem o mais
utilizado nos diversos estudos encontrados na literatura.
Os estágios para condução da SEM, propostos por Hair et al (2009) incluem:
desenvolver um modelo teórico; construir um diagrama de caminhos; converter o diagrama de
caminhos; escolher o tipo de matriz de entrada de dados; avaliar a identificação do modelo;
54
avaliar as estimativas do modelo e a qualidade do ajuste e por fim a interpretação e modificação
do modelo.
Já para a avaliação do ajuste dos modelos de CFA e SEM foram analisados os índices
de ajuste propostos por Garver e Mentzer (1999) e Hair et al (2009), são eles: o Tucker-Lewis
Index (TLI ou NNFI), o Comparative Fit Index (CFI), o Root Mean Squared Approximation
Error (RMSEA) e a estatística qui-quadrada do modelo (juntamente com os graus de liberdade
associados).
De acordo com Ferreira (2010, p.103) “todos esses índices (com exceção da estatística
qui-quadrada) são de fácil interpretação por estarem em uma escala contínua de 0 a 1 e são
relativamente independentes de efeitos ligados ao tamanho da amostra. ”
Segundo Hair et al (2009), índices como o Goodness-of-Fit Index (GFI) e o Adjusted
Goodness-of-Fit Index (AGFI) vem sendo pouco utilizado, especificamente, por serem
sensíveis ao tamanho da amostra e à complexidade do modelo, sendo assim tais índices, não
serão apresentados neste estudo.
3.6 LIMITAÇÕES DO MÉTODO
3.6.1 Limitações relacionadas ao critério de amostragem
Foram tomados diversos cuidados e aplicado um considerável rigor na construção do
modelo conceitual, na geração das hipóteses, na coleta e tratamento dos dados e na conceituação
e validação dos construtos e mesmo assim algumas ressalvas merecem ser mencionadas e,
portanto, cautela deve ser empregada na interpretação dos resultados.
Em primeiro lugar, deve ser mencionado que todo o modelo está sujeito a erros de
aproximação, erros de amostragem e erros de estimação (MacCALLUM; TUCKER, 1991;
MacCALLUM et al, 1994).
Segundo, o tamanho da amostra (244 casos) é considerado satisfatório e similar ao que
é usualmente encontrado em estudos na área, mas talvez relativamente pequeno para análise do
modelo. Um tamanho ainda maior seria recomendável para contornar problemas decorrentes
dos índices de ajuste do modelo.
Foram coletados dados de profissionais saúde de 42 unidades de saúde e em um único
município. Pode existir um viés de locus oriundo do fato de todos os respondentes estarem
inseridos na mesma cidade (Niterói) e no mesmo Programa de Medicina da Família.
55
Devido a um prazo rigoroso para a conclusão do estudo, o questionário só foi
disponibilizado por 6 (seis) semanas, entre os meses de novembro e dezembro de 2019,
influenciando o tamanho da amostra. Nesse período ocorreu um movimento de demissões por
conta de um concurso público que atingiram todas as unidades de atenção básica e todos os
profissionais da saúde que participariam de parte da pesquisa. Esse fato pode ter reduzido de
forma significativa o número de respondentes.
56
CAPÍTULO IV
4. MODELAGEM E ANÁLISE DE DADOS
Neste capítulo será apresentada a caracterização da amostra obtida, o processo de análise
dos dados, respeitando os estágios da análise da Modelagem de Equações Estruturais sugeridos
por Hair et al (2009), o teste das hipóteses e os resultados da pesquisa.
A análise dos dados utilizou técnicas estatísticas multivariadas com a utilização de
software estatístico SPSS. A princípio, os dados obtidos pela aplicação dos questionários foram
tratados e analisados com o Excel e SPSS. Já para o teste das hipóteses, o estudo foi realizado
por meio de SEM, utilizando o software AMOS. Segundo Bagozzi e Philip (1982), o uso de
equações estruturais é adequado às questões levantadas neste trabalho, bem como, às
realizações dos testes das hipóteses apresentadas, uma vez que permite estimar as relações entre
múltiplas variáveis, dependentes e independentes.
4.1 CARACTERIZAÇÃO DA AMOSTRA
Conforme foi apresentado no capítulo três, esta pesquisa obteve uma amostra de 244
respondentes.
A análise feita nos 244 questionários permitiu identificar que deste total 215 são da
categoria não-médicos (88%) e 29 são médicos (as) (12%). E também que no que diz respeito
a experiência com uso de sistema de Prontuário Eletrônico, 98% dos respondentes informaram
que SIM (240) e 2% informaram que NÃO (4).
As questões demográficas, contidas no questionário permitiu identificar que deste total,
79 dos respondentes eram do sexo masculino (32%) e 165 (68%) do sexo feminino. Em relação
à idade do público pesquisado identificou que 10 tinham idade de 18 a 25 anos (4%), 65 tinham
idade de 26 a 35 anos (27%), 136 tinham idade de 36 a 55 anos (56%) e 33 tinha acima de 56
anos (14%). Tais dados revelam que a amostra é composta basicamente por adultos.
Também foram identificadas, nas informações contidas no questionário, que a amostra
é constituída de adultos cujo estado civil é 23% solteiro (56), 60,7% casado (148), 0,4% viúvo
(1) e 16% outros (39).
57
Em relação ao quesito escolaridade identificou-se que 24% dos respondentes possuíam
Ensino Médio/Técnico (59), 20% possuíam apenas a graduação (50), 36% possuíam
Especialização/MBA ou Residência (88), 18% possuíam o título de Mestrado (45) e 1%
possuíam o Doutorado (2).
Em relação ao quesito renda familiar identificou-se que 11% possuíam renda de 1.000
a 2.000 reais (28), 15% possuíam renda de 2.000 a 3.500 reais (37), 36% possuíam renda de
3.500 a 6.000 reais (87), 28% possuíam renda familiar de 6.000 a 10.000 reais (69) e 9%
possuíam renda familiar a cima de 10.000 reais (23).
Os dados referentes à análise demográfica realizada na amostra final podem ser
visualizados na tabela 1, onde é feita uma apresentação dos dados por meio de algumas
estatísticas descritivas.
Tabela 1: Dados Demográficos da Amostra
Característica Porcentagem de Todos os Respondentes (n)
Categoria Profissional
Médico (a) 12% (n= 29)
Demais Categorias (Não Médico) 88% (n = 116)
Experiência no uso de sistema de Prontuário
Não 2% (n= 4)
Sim 98% (n = 240)
Sexo
Masculino 32% (n = 79)
Feminino 68% (n = 165)
Estado Civil
Solteiro 23% (n = 56)
Casado 60,7% (n = 148)
Viúvo 0,4% (n = 1)
Outros 16% (n = 39)
Idade
18 - 25 19,6% (n = 52)
26 - 35 40,9% (n = 113)
36 - 55 20,9% (n = 94)
≥56 18,6% (n = 1)
Escolaridade
Ensino Médio/Técnico 24% (n = 59)
Graduação 20% (n = 50)
Especialização/MBA / Residência 36% (n = 88)
Mestrado 18% (n = 45)
Doutorado 1% (n = 2)
Renda Familiar Média
Abaixo de 1.000 reais 0% (n = 0)
1.000 a 2.000 reais 11% (n = 28)
2.000 a 3.500 reais 15% (n = 37)
3.500 a 6.000 reais 36% (n = 87)
6.000 a 10.000 reais 28% (n = 69)
Acima de 10.000 reais 9% (n = 23)
Fonte: Elaboração própria
58
4.2 ANÁLISES E RESULTADOS
Conforme descrito no capítulo 3, optou-se para fins deste estudo seguir os sete estágios,
propostos por Hair et al (2009) para condução da SEM. Assim, a seguir serão apresentados os
próximos 5 estágios da condição da SEM, visto que os estágios 1 e 2 (Desenvolver um modelo
teórico e construir um diagrama de caminhos) já foram cumpridos e apresentados nos capítulos
anteriores.
4.2.1 Conversão do diagrama de caminhos em modelo de mensuração e modelo
estrutural
O terceiro estágio proposto por Hair et al (2009) para condução da SEM refere-se a
conversão do diagrama de caminhos em modelo de mensuração e em modelo estrutural. Este
estágio consiste na formalização do modelo teórico, por meio do conjunto de equações
propostas para a definição dos relacionamentos entre os construtos que compõem o modelo.
Sendo assim, a construção do modelo de mensuração tem o objetivo de especificar os
construtos a serem mensurados e suas variáveis relacionadas, enquanto o modelo de estrutural
permite a representação do diagrama de caminhos no conjunto de equações estruturais, que
representam as relações entre variáveis e construtos, definidas a partir do modelo de
mensuração (CARVALHO et al 2006).
4.2.1.1 Avaliação do Modelo de Mensuração
Segundo Ferreira (2010) o modelo de mensuração pode ser definido como a
compreensão das relações entre as variáveis observadas e os construtos latentes não observados,
permitindo a avaliação de quanto cada item medido se relaciona com cada fator em particular.
O pesquisador por meio da análise confirmará se a associação, determinada por ele, entre
variáveis e construtos, possui de fato uma associação, uma confiabilidade (HAIR et al, 2009).
Para testar a testar a validade, unidimensionalidade e confiabilidade das escalas
utilizadas no modelo de mensuração, deste estudo, foi realizada uma análise fatorial
confirmatória (CFA).
59
De acordo com Hair et al (2009) o pesquisador é defrontado com a questão sobre quais
medidas de ajuste de qualidade escolher, uma vez que nenhuma medida em especial ou conjunto
delas surge como único método necessário. Assim, para avaliar o modelo de mensuração
proposto, foram utilizados diversos índices de ajuste, tanto incrementais quanto absolutos, tais
indicadores são os mais utilizados, nos estudos com aplicação de SEM, para avaliação dos
modelos de mensuração e estrutural.
A tabela 2 apresenta os índices de ajuste do modelo de mensuração.
Tabela 2: Índices de Ajuste do Modelo de Mensuração Inicial
Índice de
Ajuste
Modelo
Mensuração - Inicial
Valor Sugerido pela
Literatura
χ2/d.f. 2,33 ≤ 3
CFI 0,90 ≥ 0,90
TLI 0,89 ≥ 0,90
IFI 0,90 ≥ 0,90
RMSEA 0,07 ≤0,08
SRMR 0,07 ≤0,08
Fonte: Elaboração própria
Podemos observar que o modelo de mensuração apresentou bons índices, com exceção
do índice TLI, que ficou um pouco abaixo do valor sugerido pela literatura, dessa forma alguns
ajustes foram realizados para identificação de um modelo ainda mais robusto.
Após análise da matriz de confiabilidade e correlações padronizadas dos indicadores da
CFA, observou-se que alguns itens estavam contribuindo para o ajuste fraco do modelo. A partir
desta análise, o modelo foi ajustado e refinado com a eliminação de itens de algumas escalas,
no intuito de obter um melhor ajuste do modelo. Além disso através dos índices de modificações
sugeridos pela CFA (Hair, 2009), foram estabelecidas algumas correlações dos erros amostrais
de alguns indicadores, afim de melhorar o ajuste.
Assim, após os ajustes para refinar o modelo, restaram 24 indicadores no modelo de
mensuração final. Do total de 26 itens, iniciais, que formavam as escalas utilizadas no estudo
02 itens foram eliminados, sendo o item INT3 da escala Intensão de uso, e o item RE4 da escala
Resistência.
60
Deste modo, ficou o modelo de mensuração final, com 24 indicadores, e apresentou
ótimos índices de ajuste, como apresentado na tabela 3:
Tabela 3: Índices de Ajuste Modelo de Mensuração após Ajustes
Índice de
Ajuste
Modelo
Mensuração após Ajustes
Valor Sugerido pela
Literatura
χ2/d.f. 2,034 ≤ 3
CFI 0,935 ≥ 0,90
TLI 0,925 ≥ 0,90
IFI 0,935 ≥ 0,90
RMSEA 0,065 ≤0,08
SRMR 0,068 ≤0,08
Fonte: Elaboração própria
De acordo com esses índices, se pode considerar o modelo ainda mais adequado, pois
atingiu todos os valores sugeridos pela literatura, permitindo assim a validação do modelo
(HAIR et al, 2009; SILVA, 2006).
4.2.1.2 Validade e Confiabilidade dos Construtos
Segundo Pasquali (2003, p. 158) a “validade diz respeito ao aspecto da medida ser
congruente com a propriedade medida dos objetos, e não com a exatidão com que a mensuração
é feita”.
Hair Jr. et al (2009) afirmam que o processo de analisar a validade de um construto
depende, dentre outros fatores, das variáveis a validar, dos objetivos do instrumento de medida
e da população a ser submetida. Ainda de acordo com os autores a validade do construto, pode
ser compreendida como um instrumento capaz de avaliar se a escala está medindo, de fato, o
que se propõe a medir.
Ainda de acordo com Hair et al (2009) a validade de um construto é constituída de
quatro componentes, são eles: a validade convergente, a validade discriminante, a validade de
face e a validade nomológica.
A validade de face refere-se à avaliação subjetiva, porém, sistemática, da
representatividade do conteúdo de uma ou mais escalas utilizadas para a mensuração dos
construtos em estudo (MALHOTRA, 2004). Todas as escalas utilizadas atenderam a validade
61
de face, uma vez que foram escolhidas com base na literatura, traduzidas de forma criteriosa,
mantendo a legitimidade do texto e além destes procedimentos foram também avaliadas por
pesquisadores experientes na área e testadas com uma pequena amostra da polução de interesse.
A validade nomológica verifica se as relações, as correlações e o sentido entre os
construtos presentes são significativos e condizentes com as teorias e conceitos apresentados
(HAIR et al, 2009). De acordo com Ferreira (2010) a validade nomológica pode ser analisada
por meio da avaliação da matriz de correlação entre construtos, verificando se os construtos se
relacionam entre si de acordo com o previsto pela teoria.
A tabela 4 apresenta a matriz de correlação entre todos os construtos deste estudo.
Tabela 4: Matriz de Correlação entre Construtos
Constructos RE IE EASE USE ATT INT
RE 1,00 - - - - -
IE 0,02 1,00 - - - -
EASE -0,03 <0,01 1,00 - - -
USE -0,02 0,09 0,55 1,00 - -
ATT -0,02 0,06 0,55 0,75 1,00 -
INT -0,01 0,05 0,42 0,58 0,77 1,00 Fonte: Elaboração própria
As siglas utilizadas referem-se respectivamente aos seguintes construtos:
• INT – Intenção de Uso;
• ATT – Atitude em Relação ao Uso;
• USE – Utilidade Percebida;
• EASE – Facilidade de Uso Percebida;
• RE – Resistência e
• IE – Influência Externa.
Quase todas as correlações apresentadas na tabela 3 foram significativas, com exceção
as correlações com os constructos RE e IE, indicando que talvez esses constructos estejam com
dificuldades na validade nomológica.
Para análise da consistência interna e a confiabilidade das escalas utilizadas na pesquisa
foram calculados os coeficientes de alfa de Cronbach, conforme listado na tabela 5 que
apresenta os coeficientes, apenas, dos itens presentes no modelo de mensuração final, bem
como as confiabilidades compostas para cada construto.
62
De acordo com Hair et al (2009) coeficientes de alfa de Cronbach é uma medida
comumente usada de confiabilidade para um conjunto de dois ou mais indicadores de construto.
Ainda de acordo com os autores, coeficientes alfa maiores do que 0,8 são considerados bons,
enquanto coeficientes entre 0,7 e 0,8 são considerados aceitáveis.
Todas as escalas utilizadas neste estudo atendem os níveis mínimos recomendados pela
literatura como demonstrado na tabela 5. Ainda de acordo com Hair et al (2009) os valores
indicativos da confiabilidade composta sinalizam a consistência interna dos indicadores que
compõem o construto, sendo os valores até 0,70 considerados mínimos aceitáveis.
Bagozzi e Phillips (1982) definem a validade convergente como a capacidade de
verificar a capacidade da variável latente em correlacionar-se com os itens utilizados, ou
escolhidos, para medir a variável latente em questão, enquanto que, a validade discriminante
está relacionada com a comparação das correlações entre os construtos de um modelo proposto
com um modelo teórico.
Neste estudo para análise da validade convergente foi calculada a variância extraída
média para cada construto (Average Variance Extracted - AVE). De acordo com Ferreira (2010)
valores entre 0,50 e 0,89 (acima do nível recomendado de 0,50) são considerados aceitáveis
para confirmação da validade convergente, os resultados obtidos neste estudo estão sintetizados
na tabela 5.
Tabela 5: Confiabilidade, Confiabilidade Composta e Variância Extraída Média
Escalas Confiabilidade
(α)
Confiabilidade
Composta (CC)
Variância Média
Extraída (VME)
RE 0,72 0,77 0,54
IE 0,87 0,87 0,70
EASE 0,89 0,89 0,58
USE 0,92 0,92 0,66
ATT 0,90 0,92 0,73
INT 0,70 0,72 0,57 Fonte: Elaboração própria
As cargas fatoriais padronizadas para cada variável observada e para cada variável
latente foram analisadas, bem como suas respectivas significâncias.
63
Validade convergente e unidimensionalidade de acordo com Ferreira (2010) indicam
quanto maiores forem as cargas fatoriais mais fortes são as evidências de que as variáveis
medidas representam os construtos subjacentes aos quais estão associadas.
A tabela 6 apresenta as cargas fatoriais padronizadas e a sua significância para cada
indicador do modelo de mensuração estimado neste estudo.
Tabela 6: Cargas Fatoriais Padronizadas
Constructo/Item Carga fatorial
padronizada Valor p
IE - Influência Externa
IE1 0,78 -
IE2 0,92 <0,01
IE3 0,79 <0,01
RE - Resistência
RE1 0,42 -
RE2 0,83 <0,01
RE3 0,87 <0,01
USE - Utilidade percebida
USE1 0,71 -
USE2 0,90 <0,01
USE3 0,89 <0,01
USE4 0,87 <0,01
USE5 0,74 <0,01
USE6 0,76 <0,01
EASE - Facilidade de uso percebido
EASE1 0,72 -
EASE2 0,74 <0,01
EASE3 0,86 <0,01
EASE4 0,75 <0,01
EASE5 0,76 <0,01
EASE6 0,74 <0,01
ATT - Atitude em relação ao uso
ATT1 0,91 -
ATT2 0,86 <0,01
ATT3 0,85 <0,01
ATT4 0,80 <0,01
INT - Intenção de uso
INT1 0,73 -
INT2 0,78 <0,01 Fonte: Elaboração própria
64
Os dados apresentados na tabela 7 revelam que a maioria das cargas estimadas é superior
ao valor 0,70, sendo assim adequadas estatisticamente e significativas conforme sugerido pela
literatura. Mesmo tendo alguns parâmetros apresentados valores inferiores a 0,70 ainda assim
as cargas estimadas são significativas e apresentam magnitude razoável, garantindo assim a
unidimensionalidade e a validade convergente dos construtos.
A validade discriminante é um exame que demonstra se as variáveis observáveis de um
construto estão relacionadas a outros construtos (HAIR et al, 2009). Assim de acordo com
Fornell e Larcker (1981 apud Ferreira, 2010) para se identificar a validade discriminante de um
construto, basta fazer a comparação da variância extraída média (AVE) de cada construto com
a variância compartilhada (o quadrado do coeficiente de correlação) entre todos os pares de
construtos.
“A validade discriminante é verificada quando todos os construtos apresentam
variâncias extraídas maiores do que as respectivas variâncias compartilhadas” (FERREIRA,
2010, p. 115).
A tabela 7 apresenta a matriz para análise da validade discriminante dos construtos deste
estudo, de modo que na diagonal principal contém a AVE para cada construto e nas demais
células o quadrado dos coeficientes de correlação entre cada par de construtos.
Tabela 7: Matriz de Análise de Validade Discriminante
Escalas RE IE EASE USE ATT INT
RE 0,54 <0,01 <0,01 <0,01 <0,01 <0,01
IE <0,01 0,70 <0,01 0,01 <0,01 <0,01
EASE <0,01 <0,01 0,58 0,30 0,31 0,18
USE <0,01 0,01 0,30 0,66 0,57 0,33
ATT <0,01 <0,01 0,31 0,57 0,73 0,59
INT <0,01 <0,01 0,18 0,33 0,59 0,57
Fonte: Elaboração própria
A análise da matriz de validade discriminante revela que todos os construtos com
exceção apenas da relação entre a Atitude em relação ao uso (ATT) e Intensão de uso (INT)
não apresentam uma validade discriminante, pois o valor VME do constructo INT é um pouco
menor que a variância compartilhada com ATT.
Após análise dos resultados apresentados na análise fatorial confirmatória, infere-se que
o modelo de mensuração proposto atende os requisitos necessários para sua validação, sendo,
possível, portanto, realizar a investigação das relações entre os construtos latentes por meio do
modelo estrutural.
65
4.2.2 Escolha do Tipo de Matriz de Entrada e Estimação do Modelo Proposto
A escolha do tipo de matriz de entrada e estimação do modelo proposto corresponde ao
quarto estágio da SEM, proposto por Hair et al (2009). Neste estágio se mantém as mesmas
equações do modelo, apenas é feita a escolha do tipo de estimação do modelo que pode ser
padronizada (matriz de correlação) ou por unidade original (matriz de covariância).
Neste estudo, optou-se por utilizar a matriz de correlação, por oferecer a possibilidade
de serem feitas comparações diretas dos coeficientes dentro do modelo pelo fato de estar
padronizada (SILVA, 2006).
4.2.2.1 Análise do Modelo Estrutural
O modelo proposto e as hipóteses desta pesquisa foram testadas por meio da técnica de
modelagem de equações estruturais (SEM) com a utilização do software AMOS 20. Desta
forma o modelo estrutural foi analisado após as modificações propostas para o modelo de
mensuração inicial, utilizando, portanto, os indicadores e construtos presentes no modelo de
mensuração final exposto anteriormente.
4.2.2.2 Normalidade dos Dados
De acordo com Ferreira (2010) para a elaboração de modelos de equações estruturais
por meio de estimação por Máxima Verossimilhança (ML) uma premissa importante deve ser
levada em consideração que é em relação necessidade dos dados apresentem uma distribuição
multivariada normal.
4.2.2.3 Ajuste do Modelo Proposto
O modelo proposto, não teve alteração em sua estrutura, apenas foram feitos ajustes em
suas escalas, no intuito de se obter um modelo mais robusto:
Figura 4: Modelo Estrutural
Fonte: Adaptado de Davis (1989)
Intenção
comportamental de
uso H5
H6 H3
H4
H2
Utilidade
percebida
Facilidade de uso
percebida
Atitude em
relação ao uso
Influência Externa
Resistência
H1
66
O modelo estrutural obedeceu ao mesmo critério de análise do modelo de mensuração
como pode ser visualizado na tabela 8.
Tabela 8: Índices de Ajuste Modelo Estrutural
Índice de
Ajuste
Modelo
Estrutural
Valor Sugerido pela
Literatura
χ2/d.f. 2,03 ≤ 3
CFI 0,94 ≥ 0,90
TLI 0,94 ≥ 0,90
IFI 0,93 ≥ 0,90
RMSEA 0,07 ≤0,08
SRMR 0,07 ≤0,08
Fonte: Elaboração própria
A razão do χ2/g.l. foi estatisticamente satisfatória estando seu valor abaixo de 3, e os
valores de ajuste incrementais atenderam os valores propostos pela literatura. De acordo com
Carvalho et al (2006) e Hair et al (2009) os índices CFI, TLI e IFI, índices de ajustes
incrementais, valores acima de 0,90 são considerados valores aceitáveis.
Em relação aos índices de ajuste absoluto (RMSEA e SRMR) os resultados obtidos na
pesquisa também foram satisfatórios, uma vez que os valores aceitáveis devem variar de 0,05
a 0,08. Portanto, conclui-se que o modelo proposto é ideal.
4.2.3 Teste das Hipóteses
Tabela 9: Teste das Hipóteses
Relação Proposta Coeficiente
Padronizado p-value Hipótese Verificada
H1: ATT INT 0,77 <0,01 Sim
H2: EASE ATT 0,20 <0,01 Sim
H3: USE ATT 0,64 <0,01 Sim
H4: EASE USE 0,55 <0,01 Sim
H5: RE EASE -0,03 0,68 Não
H6: IE USE 0,09 0,12 Não
Fonte: Elaboração própria
Os resultados do teste das hipóteses apresentaram um suporte empírico para 4 das 6
hipóteses formuladas para esta pesquisa, dessas todas as relações foram significativas a um
nível de 0,01 de significância.
67
4.3 DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Os resultados obtidos revelam que o modelo proposto apresentou bom ajuste, mas não
conseguiu fornecer evidências da relação entre as variáveis externas – Influência Externa e a
Resistência – com a intenção de uso do prontuário eletrônico sob o ponto de vista dos usuários,
no caso os profissionais de saúde, pois as mesmas não tiveram relações significativas com a
utilidade e facilidade de uso percebidas, respectivamente. O quadro 5 resume os resultados
encontrados.
Quadro 5: Verificação das Hipóteses
Hipótese de Pesquisa Hipótese
Verificada
H1: A Atitude em Relação ao Uso (ATT) influencia diretamente de, forma
positiva, a Intenção de Uso (INT) parte do profissional em saúde, na utilização do
Prontuário Eletrônico;
Sim
H2: A Facilidade de Uso Percebida (EASE) influencia diretamente de forma
positiva a Atitude em Relação ao Uso (ATT) por parte do profissional em saúde,
na utilização do Prontuário Eletrônico;
Sim
H3: A Utilidade Percebida (USE) influencia diretamente, de forma positiva, a
Atitude em Relação ao Uso (ATT) por parte do profissional em saúde, na utilização
do Prontuário Eletrônico;
Sim
H4: O construto Facilidade de Uso Percebida (EASE) influencia diretamente, de
forma positiva, o construto Utilidade Percebida (USE) por parte do profissional em
saúde, na utilização do Prontuário Eletrônico;
Sim
H5: A Resistência (RE) influencia diretamente, de forma negativa, a Facilidade de
Uso Percebida (EASE), por parte do profissional em saúde, na utilização do
Prontuário Eletrônico;
Não
H6: Influência Externa (IE) influencia diretamente, de forma positiva, Utilidade
Percebida (USE), por parte do profissional em saúde, na utilização do Prontuário
Eletrônico.
Não
Fonte: Elaboração própria
Após realizado o ajuste do modelo e constatado a boa qualidade do mesmo, é possível
verificar se as hipóteses de pesquisa foram ou não atendidas.
68
Os resultados do estudo comprovam um bom ajuste do modelo utilizado, dessa forma,
podemos afirmar que o modelo proposto é adequado para avaliar a intenção de uso do
prontuário eletrônico por parte dos profissionais de saúde.
As hipóteses testadas oferecem uma boa interpretação sobre quais fatores podem
influenciar a intenção de uso do prontuário eletrônico, bem como a forma como se dá tal
influência. Adiante é discutido os resultados encontrados.
A hipótese 1 (H1) estabelece que “A Atitude em Relação ao Uso (ATT) influencia
diretamente, de forma positiva, a Intenção de Uso (INT) por parte do profissional em saúde, na
utilização do Prontuário Eletrônico”. Esta hipótese foi confirmada e a influência identificada
não só é significativa (valor p < 0,01), como também forte (coeficiente padronizado de 0,77).
Esse resultado aponta que a atitude em relação ao uso é um importante influenciador na intenção
de uso do prontuário eletrônico e está em acordo com os resultados obtidos nos diversos estudos
sobre aceitação do prontuário encontrados na literatura (MARTINS; KELLERMANNS, 2004;
PEREZ; ZWICKER, 2010).
A hipótese 2 (H2) afirma que “A Facilidade de Uso Percebida (EASE) influencia
diretamente de forma positiva a Atitude em Relação ao Uso (ATT) por parte do profissional em
saúde, na utilização do Prontuário Eletrônico”, o que também foi confirmado, sendo essa
influência positiva, e condizentes com os resultados identificados em pesquisas anteriores
(MARTINS; KELLERMANNS, 2004; VARELA; TOVAR; CHAPARRO, 2010; PEREZ;
ZWICKER, 2010; MUYLDER et al.,2016).
Outra relação suportada foi da utilidade percebida sobre a atitude em relação ao uso,
Hipótese 3 (H3), assim como nos estudos (MARTINS; KELLERMANNS, 2004; VARELA;
TOVAR; CHAPARRO, 2010; PEREZ; ZWICKER, 2010; MUYLDER et al.,2016),
apresentando um efeito positivo direto, considerável, com coeficiente padronizado de 0,64, ou
seja, quanto maior for a percepção identificada da utilidade do prontuário eletrônico por parte
dos profissionais, mais positiva será sua atitude em relação ao uso desse sistema.
Quanto ao impacto da Facilidade de uso percebida (EASE) sobre a Utilidade percebida
(USE), Hipótese 4 (H4), temos que o impacto é positivo, de forma que, quanto maior a
percepção de facilidade do uso do prontuário eletrônico maior a percepção de utilidade do
sistema, o que novamente vai de encontro às relações verificadas (DAVIS; BAGOZZI;
WARSHAW, 1989; FARIAS, 2010).
69
A hipótese 5 (H5) afirma que “A Resistência (RE) influencia diretamente, de forma
negativa, a Facilidade de Uso Percebida (EASE), por parte do profissional em saúde, na
utilização do Prontuário Eletrônico”, o que não foi confirmado nesta pesquisa, visto que a carga
padronizada não é estatisticamente diferente de zero, indicando a não relação, nem positiva nem
negativa, entre esses constructos, diferentemente do encontrado pelo Perez e Zwicker (2010),
que diz que caso a inovação seja rejeitada, ocorre o inverso da adoção, ou seja, a rejeição ocorre
quando há a decisão pela não adoção.
Também não foi suportada a relação entre a influência externa e a utilidade percebida,
Hipótese 6 (H6) sendo este resultado diferente do explicado (WOOD; JÚNIOR, 1995), que incita
que existe relação, de forma que a influência externa impacta positivamente na utilidade que é
percebida.
70
CAPÍTULO V
5. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
Este capítulo tem o objetivo de apresentar as contribuições deste estudo, suas limitações
e sugerir propostas para novas pesquisas.
5.1 CONCLUSÕES
A questão de pesquisa desse estudo foi avaliar quais variáveis afetam e contribuem
para a intenção de uso dos profissionais de saúde a adotarem o Prontuário Eletrônico como
ferramenta de trabalho no ambiente profissional das unidades de atenção básica de Niterói. O
uso da técnica de modelagem de equações estruturais – SEM para validação das escalas e
hipóteses deste estudo, permitiu a verificação dos objetivos estudados.
Entender o comportamento deste tipo profissional é relevante para as empresas e
instituições de saúde, que têm como objetivo conquistar a confiança dos profissionais e se
manterem atualizadas dentro do contexto hospitalar e melhorias no processo de trabalho e
qualidade das informações. Portanto, os estudos relacionados à intenção do uso de sistemas de
informações em saúde são de interesse das empresas de saúde e instituições públicas em saúde,
pois os mesmos estão relacionados com a intenção de uso dos profissionais.
De acordo com os resultados obtidos, a Influência Externa (IE) e a Resistência (RE)
não são constructos que influenciam na utilidade e facilidade de uso do Prontuário Eletrônico
por parte dos profissionais. No entanto, a própria facilidade de uso percebida causa impacto
significativo positivo sobre a utilidade percebida pelos profissionais.
Já a utilidade e a facilidade de uso percebidas causam impacto positivo direto sobre a
atitude em relação ao uso do prontuário eletrônico, atitude esta que por sua vez relaciona-se
diretamente com a intenção de uso do prontuário eletrônico, de forma positiva.
Apesar do modelo estrutural ter atendido, em maior parte, os indicadores de robustez,
infere-se que a maioria das hipóteses da pesquisa foram confirmadas, 4 de 6, sustentando as
relações propostas com base na literatura.
71
A contribuição deste estudo ofertada às intuições de saúde que utilizam Prontuário
Eletrônico do Paciente em seus processos de trabalho e rotina pauta-se basicamente, de acordo
com os resultados obtidos, na percepção identificada de que estas instituições devem oferecer
aos profissionais de saúde ferramentas úteis, de modo que as vantagens ofertadas por essa
ferramenta possam de fato atender as necessidades do profissional, bem como incrementar as
habilidades do mesmo.
No que tange o contexto acadêmico este estudo oferece uma proposta de extensão do
modelo TAM com análise feita por meio de uma técnica pouco explorada, mas repleta de
potencialidades.
Concluindo, pode-se afirmar que os profissionais das unidades de atenção básica de
Niterói tendem a ter uma intenção positiva de uso do prontuário eletrônico, e que quanto maior
a facilidade e utilidade ofertadas pelo prontuário eletrônico, maior será a atitude em relação ao
uso, o que influi na intenção de uso por parte dos profissionais.
5.2 LIMITAÇÕES DO ESTUDO
O presente estudo poderá apresentar um viés de locus tendo em vista o fato que a maioria
dos respondentes trabalhem no Rio de Janeiro, na cidade de Niterói. De forma complementar,
a amostragem por snowballing pode gerar viesses de comunidade e base, pois pode seguir uma
tendência comportamental presente na rede de relacionamento acessada e, portanto, não é capaz
de cobrir adequadamente a população desejada.
Apesar da amostra de 244 respondentes ser compatível com o modelo de validade de
dados utilizado neste estudo, dado o número de indicadores presentes no modelo proposto, uma
amostra consideravelmente maior seria recomendável para amenizar problemas presentes nos
dados.
5.3 RECOMENDAÇÕES
Entende-se que a maior limitação deste estudo deriva de o fato da metodologia aplicada
ser relativamente nova e pouco abordada, sobretudo em relação a estudos relacionadas à área
da Administração. Assim algumas limitações foram encontradas neste estudo principalmente
por falta de material sobre o assunto e aplicações na área, neste sentido sugere-se como proposta
72
para estudos futuros uma investigação mais profunda de aplicação da SEM em estudos voltados
para Administração, sobretudo com enfoque na área de estratégia organizacional.
Sugere-se também que para trabalhos futuros sejam feitas comparações entre
instituições distintas, no intuito de se verificar se ocorrem variações nos resultados.
Outra sugestão seria a de se fazer uma investigação comparativa entre categorias
profissionais no âmbito da saúde – médico é não-médicos- e idade no intuito de se verificar se
ocorrem mudanças em relação a cada perfil de respondente.
73
REFERÊNCIAS
AHUJA, M. K.; THATCHER J. B. Moving beyond intentions and toward the theory of trying:
Effects of work environment and gender on post-adoption information technology use. MIS
Quarterly vol. 29, n. 3, pp.427-459, 2005.
AJZEN, I. The Theory of Planned Behavior. Organizational Behavior and Human Decision
Processes, v. 50, n. 2, pp. 179-211, 1991.
AJZEN, I.; FISHBEIN, M. Understanding Attitudes and Predicting Social Behaviour.
Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1980.
ALBERTIN, A. L. Comércio Eletrônico: modelo, aspectos e contribuições de sua
aplicação. São Paulo: Atlas, 2001.
BAGOZZI, R.P.; PHILLIPS, L. W. Representing and testing organizational theories: a
holistic construal, Administrative Science Quarterly, vol. 27, p. 459-489, 1982.
BAHAROM, F; KHORMA, O.T; MOHD, H; BASHAYREH, M. G. Developing an Extended
Technology Acceptance Model: Doctors’ Acceptance Of Electronic Medical Records In
Jordan. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTING AND INFORMATICS, 3.
2011, Bandung. Proceedings.... Bandung: Icoci, 2011. p. 273 - 278. Disponível em:
<https://core.ac.uk/download/pdf/42980846.pdf>. Acesso em: 29 abr. 2019.
BELIAN, R. B., NOVAES, M. A.; Tópicos Relevantes no Desenvolvimento do Prontuário
Eletrônico do Paciente; Grupo de Tecnologias da Informação em Saúde LIKA/Universidade
Federal de Pernambuco, 2000.
BENITO, G. A. V., LICHEKI, A.P. Sistemas de informação apoiando a gestão do trabalho em
saúde. Revista Brasileira de Enfermagem. v. 62, n. 3, p. 447-50, 2009.
BLOIS, M.S., SHORTLIFFE, E.H. The computer meets medicine: Emergence of a discipline.
In: SHORTLIFFE, E.H., PERREAULT, L.E. (eds). Medical Informatics: Computer
applications in health care. NewYork: Addison-Wesley Publishing. 1990; 1-36.
BRADLEY, N. Sampling for Internet surveys. An examination of respondent selection for
Internet research. International Journal of Market Research, v. 41, n. 4, p. 387-395, 1999.
74
BRASIL. Ministério da Saúde. A experiência brasileira em sistemas de informação em
saúde. Brasília, DF: Editora do Ministério da Saúde, 2009.
BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria-Executiva. Área de Economia da Saúde e
Desenvolvimento. Avaliação de tecnologias em saúde: ferramentas para a gestão do SUS /
Ministério da Saúde, Secretaria-Executiva, Área de Economia da Saúde e Desenvolvimento.
– Brasília: Editora do Ministério da Saúde, 2009.
BYRNE, B. M. Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications,
and Programming. Psychology Press, 2001.
CARVALHO, A. R. S; MASCARENHAS, C. C; OLIVEIRA, E. A. A. Q. Ferramentas de
Disseminação do Conhecimento em uma Instituição de C, T&I de Defesa Nacional. Revista de
Gestão da Tecnologia e Sistemas de Informação, São Paulo, v. 3, p.77-92, 2006.
CAVALCANTE, R. B; KERR, M. M. Política Nacional de Informação e Informática em Saúde:
avanços e limites atuais. Perspectivas em Gestão & Conhecimento, Paraíba, v. 2, n. 1, p.91-
104, dez. 2011. Semestral. Disponível em:
<http://www.periodicos.ufpb.br/ojs/index.php/pgc/article/view/10487>. Acesso em: 01 maio
2019.
CONCEIÇÃO, V. M. NOGUEIRA JUNIOR, C; ARAÚJO, J. S; PAIXÃO, M. O. P. A gestão
da qualidade e a sistematização da assistência de enfermagem: uma revisão sobre sistemas de
informações. Revista de Enfermagem do Centro Oeste Mineiro. v. 2, n. 1, p. 124-133, 2012.
CORREIA, L. O. S.; PADILHA, B. M.; VASCONCELOS, S. M. L. Métodos para avaliar a
completitude dos dados dos sistemas de informação em saúde do Brasil: Uma revisão
sistemática. Ciências da Saúde coletiva, Rio de Janeiro, v. 19, n. 11, Nov. 2014.
COSTA, C. G. A. Desenvolvimento e Avaliação Tecnológica de um Sistema de Prontuário
Eletrônico do Paciente, baseado nos Paradigmas da World Wide Web e da Engenhar ia
de Software. Universidade Estadual de Campinas, 2001. (Dissertação de Mestrado).
DATASUS. Departamento de Informática do SUS. Projetos. Portal da Saúde: DATASUS.
Brasília. 2017. Disponível em: http://datasus.saude.gov.br. Acesso em: 01 abr. 2019.
75
DATASUS. Departamento de Informática do SUS. Sistema de Informações da Saúde.
Disponível em URL: http://datasus.saude.gov.br/sistemas-e-
aplicativos/epidemiologicos/hiperdia. Acesso em: 10 abr. 2019.
DAVIS, F. D. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of
Information Technology. MIS Quarterly, v. 13, n. 3, p. 319-339, set. 1989.
DAVIS, F. D.; BAGOZZI, R. P.; WARSHAW, P.l R. User Acceptance of computer
Technology: a comparison of two theoretical models. Manage Sci, New York, v. 35, n. 8, p.
982-1003, 1989.
DAVIS, F.; BAGOZZI, R.; WARSHAW, P. Extrinsic and intrinsic motivation to use computers
in the workplace. Journal of Applied Social Psychology, v. 22, p. 1111-1132, 1992.
DEGOULET, P., FIESCHI, M. Introduction to Clinical Informatics. New York: Springer-
Verlag, 1997.
DIAS, M. C.; ZWICKER, R.; VICENTIN, I. C. Análise do modelo de aceitação de tecnologia
de Davis. R. Spei, Curitiba, v. 4, n. 2, p. 15-23, jul./dez., 2003.
DILLON, A.; MORRIS, M. User acceptance of new information technology: theories and
models. Annual Review of Information Science and Technology, Medford (NJ), v.31, p.3-
32, 1996.
DORILEO, E. A. G.; SILVA, M. P.; COSTA, T. M.; FELIPE, J. C. Estruturação da evolução
clínica para o prontuário eletrônico do paciente. Anais.. Florianópolis: [s.n.], 2006.
DOSI, G.; CORICELLI, F.; LIPPI, M.; HEINER, R.; CLARK, N.; JUMA, C. Technical
change and economic theory. London: Pinter Publishers, 1988.
FARIAS, J. S. Inovação em Gestão Hospitalar Apoiadora em Tecnologia da Informação e
Comunicação: Um estudo sobre hospitais de Brasil e Espanha. Brasília: UnB, 2010. Tese
(Doutorado em Administração).
FERREIRA, J. B. Aceitação e Prontidão do Consumidor para Produtos de Alta
Tecnologia: Elaboração e Teste Empírico do Modelo CART para adoção de produtos de
alta tecnologia. Rio de Janeiro: UFRJ/COPPEAD, 2010. Tese (Doutorado em Ciência da
Administração).
76
FIELD, A. Descobrindo a Estatística usando o SPSS. Artmed, 2ª ed., Porto Alegre; 2009.
FISHBEIN, M.; AJZEN, I. Belief, Attitude. Intention and Behavior: An Introduction to
Theory and Research. Reading, MA: Addison-Wesley Publishing, 1975.
FREIRE, A. Inovação: Novos Produtos, Serviços e Negócios para Portugal. Lisboa: Verbo,
2002.
FREITAS, A. S. A implementação do e-learning nas escolas de gestão: um modelo
integrado para o processo de alinhamento ambiental. Rio de Janeiro: PUC-Rio, 2009. Tese
(Doutorado em Administração).
GAGNON, M.P., GHANDOUR, K., TALLA, P.K., SIMONYAN D., GODINM G.,
LABRECQUE, M., OUIMET, M., ROUSSEAU, M. Electronic health record acceptance by
physicians: Testing an integrated theoretical model. Journal Of Biomedical Informatics, v.
48, p.17-27, abr. 2014.
GAHTANI, S. A. L. The applicability of TAM outside North American: An empirical test in
the United Kingdon. Information Resources Management Journal. v. 14, n. 3, p. 37-46,
2001.
GALVÃO, M. C. B.; RICARTE, I.L.M. Prontuário do Paciente. Rio de Janeiro: Guanabara
Koogan, 2012.
GARVER, M. S.; MENTZER, J. T. Logistics research methods: employing structural
equation modeling to test for construct validity. Journal of Business Logistics, v. 20, n. 1, p.
33-57, 1999.
GOES, J. B.; PARK, S. H. Interorganizational links and innovations: The case of hospital
services. In: The academy of management journal, vol. 40, n. 3, p 673-696, 1997.
GOODMAN, L. A. Snowball Sampling. The Annals of Mathematical Statistics, v. 32, n. 1,
p. 148-170, 1961.
HAIR, J. F.; BLACK, W. C.; BABIN, B. J.; ANDERSON, R. E. Multivariate Data Analysis.
7. ed. Upper Saddle River: Prentice-Hall, 2009.
77
IOM – Institute Of Medicine. Key capabilities of an electronic health record system: letter
report. Washington, D. C: NationalAcademy Press, 1997.
IRONDO, J. M.; ALBERT, M. J.; ESCUDEIRO, A. Structural equation modelling: na
alternative for assessing causal relationships in threatend plant populations. Biological
Conservation, v. 113, p. 367 – 377, 2003.
KELLOWAY, E. K. Using LISREL for structural equation modeling: a research guide.
USA: Sage Publications, INC. 1998.
KLINE, R.B. Principles and practice of structural equation modeling. New York: The
Guilford Press, 1998.
KURTZ, R.; FERREIRA, J. B.; FREITAS, A. S.; SILVA, J. F. Resistência ao Uso do M-
Learning por Professores do Ensino Superior. Revista de Administração FACES Journal, v.
18, n. 1, p. 111-129, 2019.
LAGUARDIA, J. Acesso aberto, transparência e qualidade das informações dos ensaios
clínicos. Cadernos de Saúde Pública, v. 29, n. 6, p.1053-1055, jun. 2013.
LAKATOS, E. M. & MARCONI, M. A. Metodologia do trabalho científico. 7. ed. São Paulo:
Atlas, 2007.
LARSEN, T. J., McGUIRE, E. Information systems innovation and diffusion: Issues and
directions. Hershey, USA: Idea Group Publishing, 1998.
LEE, T. T. Nurses’ Adoption of technology: Application of Rogers’ innovation-diffusion
model. In Applied Nursing Research, v. 17, n. 4, p. 231-238, 2004.
LEE, Y.; KOZAR, K. A.; LARSEN, K. R. T. The technology acceptance model: past,
present, and future. CAIS, Berkeley, v.12, n.50, p.752-780. 2003.
LUCIAN, R.; BARBOSA, G. L.; SOUSA FILHO, J. M.; PEREIRA, F. A.; SILVA, I. M. O
que há na mente de um estrategista? O uso da modelagem de equações estruturais na
compreensão do processo estratégico. Brazilian Business Review, v. 5, n. 2, p. 89-107, 2008.
LUNARDI, G. L.; BECKER, J.L.; MAÇADA, A. C. G. Relacionamento entre Investimentos
em Tecnologia de Informação (TI) e Desempenho Organizacional: um Estudo Cross-
78
crountry envolvendo os Bancos Brasileiros, Argentinos e Chilenos. Em ENANPAD – Anais
do Congresso ENANPAD, 2003.
MacCALLUM, R.;TUCKER, L. Representing Sources of Error in the Common-Factor
Model: Implications for Theory and Practice. Psychological Bulletin, v.109, p.502-511,
1991.
MAGALHÃES, C. A. S. Análise da resistência médica à implantação de sistemas de
registro eletrônico de saúde. Anais do X Congresso Brasileiro de Informática em Saúde.
Disponível em https://telemedicina.unifesp.br/pub/SBIS/CBIS2006/CBIS.PDF. Acesso em: 10
maio 2019.
MAIA, L. C. G.; CENDON, B. V. Um estudo sobre o uso de sistemas de recuperação de
informação: o portal de periódicos CAPES na UFMG. In: Simpósio Mineiro De Sistemas
De Informação, 2, 2005. Belo Horizonte, MG. Anais...Belo Horizonte, 2005.
MALHOTRA, N. K. Pesquisa de marketing: uma orientação aplicada. Porto Alegre:
Bookman, 2004.
MARKIDES, C. Strategic innovation. Sloan Management Review, Boston, v. 38, n. 3, p. 9-
23, Spring, 1997.
MAJEWSKI, C. C. Pesquisa de Satisfação de Usuários do Sistema de Prontuário
Eletrônico do Complexo Hospitalar Santa Casa de Misericórdia. 2003. (Dissertação de
Mestrado). Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2003.
MARSH, H. W.; HOCEVAR, D. Application of confirmatory factor analysis to the study of
self-concept: First- and higher order factor models and their invariance across groups.
Psychological Bulletin, v. 97, n. 3, p.562-582, 1985.
MARTINS, C. H. F. Ambiente de informações para apoio à decisão dos gestores do
controle do câncer de mama. Rio de Janeiro: Fiocruz/Ensp, 2009. Dissertação (Mestrado em
Saúde Pública).
MARTINS, L. L.; KELLERMANNS, F. W. A model of business school students‟ acceptance
of a web-based course management system. Academy of Management Learning and
Education, v. 3, n. 1, p. 7–26, 2004.
79
MASSAD, E., MARIN, H. F., AZEVEDO NETO, R. S. O Prontuário Eletrônico do Paciente
na assistência, informação e conhecimento médico: núcleo de Informática em
enfermagem. São Paulo, 2003.
McCOY, S.; GALLETTA, D. F.; KING, W. R. Applying TAM across cultures: the need for
caution. Eur. J Inf Syst, Birmingham, v.16, p. 81–90, 2007.
MCDONALD, C.J., BARNETT, G.O. Medical-Record Systems. In: Shortliffe, E.H., Perreault,
L.E. (eds). Medical Informatics: Computer Applications in Health Care. New York:
AddisonWesley Publishing, 1990. p.181-218.
MINISTÉRIO DA SAÚDE. Secretaria de Atenção à Saúde. Nota técnica DAB/SAS/MS:
Esclarecimentos e orientações sobre a estratégia e-SUS AB. Brasília, DF, 2014b. Disponível
em: Acesso em: 10 abr. 2019.
MOHAMAMAD, A.; YUNUS, A. M. Technology Acceptance in Healthcare Service: A Case
of Electronic Medical Records (ERM). International Journal Of Academic Research In
Business And Social Sciences, v. 7, n. 11, p.863-877, 18 dez. 2017.
MORAES, I. H. S. Política, tecnologia e informação em saúde – a utopia da emancipação.
Salvador: Instituto de Saúde Coletiva, UFBA - Casa da Qualidade Editora; 2002.
MORGAN, D. L. The SAGE Encyclopedia of Qualitative Research Methods. SAGE
Publications, 2008.
MUELLER, S. P. M. A Ciência, o Sistema de Comunicação Científica e a Literatura
Científica. In: CAMPELLO, B. S.; CÉNDON, B. V.; KREMER, J. M. Fontes de Informação
para pesquisadores e profissionais. Belo Horizonte: UFMG, 2000.
MURPHY, G. F., HANKEN, M.A., Waters, K.A. Electronic Health Records: Changing the
Vision. Philadelphia: W.B. Saunders Company, 1999.
MUYLDER, C. F.; CARNEIRO, S. D.; BARROS, L. C.; OLIVEIRA, J. G. Prontuário
Eletrônico do Paciente: Aceitação de Tecnologia por Profissionais da Saúde da Região
Metropolitana de Belo Horizonte. Revista de Administração Hospitalar e Inovação em
Saúde, v. 14, n. 1, p. 40-52, 2017.
80
NOH, M.; JANG, H.; KHONGORZUL, G. User Acceptance Model of Electronic Medical
Record. Indian Journal Of Science And Technology, v. 9, n. 41, p.2-6, 8 nov. 2016.
NUNNALY, J.; BERNSTEIN, I. Psychometric theory. New York: McGraw-Hill, 1994.
OLENIEKS, J.; BABAUSKA, S. The Relevance of Innovation Management as Prerequisite for
Durable Existence of Small and Medium Enterprises. Procedia - Social and Behavioral
Sciences, v. 110, p.82-92, jan. 2014. Elsevier BV. Disponível em:
<https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.850>. Acesso em: 10 maio 2019.
OLIVEIRA, S. V. W. B. Use and development of health information systems: the experience
of an organizational unit responsible for the technological services at a public hospital.
JISTEM J.Inf.Syst. Technol. Manag. (Online), São Paulo, v. 8, n. 1, 2011.
ORLIKOWSKI, W.; GASH, D. Technological frames: Making sense of information
technology in organizations. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 12(2),
1994. p.174-207.
PAROLIN, S. R. H. A perspectiva dos líderes diante da gestão da criatividade em empresas
da região metropolitana de Curitiba-PR. Porto Alegre: Universidade Federal do Rio Grande
do Sul, 2001. Dissertação (Mestrado em Administração).
PASQUALI, L. Psicometria: Teoria dos testes na psicologia e na educação. Petrópolis:
Vozes, 2003.
PEREIRA, S. R.; PAIVA, P. B.; SOUZA, P. R. S.; SIQUEIRA, S.; PEREIRA, A. R. Sistemas
de Informação para Gestão Hospitalar. Journal of Health Informatics., v. 4, n. 4, p. 170-5,
2012.
PEREZ, G.; ZWICKER, R. Fatores determinantes da adoção de sistemas de informação na área
de saúde: um estudo sobre o prontuário médico eletrônico. Ram. Revista de Administração
Mackenzie, v. 11, n. 1, p.174-200, fev. 2010.
PORTALMEDICO - Registro eletrônico da saúde (2006). Disponível em
www.portalmedico.org.br/include/forum_informatica/PEP%20-%20CFM.ppt. Acessado em
09/05/2019.
81
RAITOHARJU, R. Information technology acceptance in the finnish social and healthcare
sector: exploring the effects of cultural factors. 2014. Publications of the Turku School of
economics. Disponível em: < https://www.utupub.fi/handle/10024/97330.>. Acesso em: 10
maio 2019.
RAITOHARJU, R.; LAINE, M. Exploring the differences in information technology
acceptance between healthcare professionals. In Proceedings of the 12th American
conference on information systems, Acapulco, México, p 2644-2651, august., 2006.
ROGERS, E. M. Diffusion of innovations. 3ed. Nova York: Free Press, 1983.
ROGERS, E. M. Diffusion of innovations. 5ed. Nova York: Free Press, 2003.
SALEH, A. M. Adoção de tecnologia: um estudo sobre a adoção de software livre nas
empresas. São Paulo: USP, 2004. Dissertação (Mestrado em Administração).
SALTMAN, R. B.; RICO, A. & BOERMA, W. (Eds.) Primary Care on the Driver's Seat?
Organizational reform in European primary care. Berkshire: Open University Press, 2006.
SANFORD, C.; OH, H. The role of user resistance in the adoption of a mobile data service.
Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, v. 13, n. 6, 2010.
SANTOS, M. C.; MARIN, H. F. Análise do uso de um sistema informatizado por gestores
hospitalares. Acta Paulista de Enfermagem, v. 31, n. 1, p.1-6, fev. 2018.
SCHUMPETER, J. A. Teoria do Desenvolvimento Econômico. Editor: Victor Civita. 1982.
SILVA, A. L. M. R. A influência do treinamento de usuários na aceitação de sistemas ERP
em empresas no Brasil. Rio de Janeiro: COPPEAD – UFRJ, 2005. Dissertação (Mestrado em
Administração).
SILVA, J. S. F. Modelagem de Equações Estruturais - Apresentação de uma Metodologia.
Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) Universidade Federal do Rio Grande do
Sul, Porto Alegre, 2006. 105p.
SILVA, L. M. Sistema de Informação: instrumento para qualificação da gestão do
relatório de auditoria médica. 2012. 31 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização
82
em Informação Científica e Tecnológica em Saúde) - Fundação Oswaldo Cruz, Porto Alegre,
2012.
SORANZ, D. R. P.; PINTO, L. F.; CAMACHO, L. A. B. Análise dos atributos dos cuidados
primários em saúde utilizando os prontuários eletrônicos na cidade do Rio de Janeiro. Ciência
& Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 22, n. 3, p.819-830, mar. 2017.
TENG, J. T. C.; GROVER, V.; GÜTTLER, W. Information Technology innovations: General
diffusion patterns and its relationship to innovations characteristics. IEEE transactions on
engineering management, vol. 49 - n. 1, 2002.
TERRA, J. C. 10 Dimensões da Gestão da Inovação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2012.
TIDD, J.; BESSANT, J.; PAVITT, K. Managing innovation - integrating technological,
market and organizational change. 3rd. Ed. John Wiley & Sons, Ltd, 2005.
UTTERBACK, J. M.; ALBERNATHY, W.J. A Dynamic Model of Process and Product
Innovation. Omega. The International Journal of Management Science. Vol 3, n.o. 6, 1975.
VAN GINNEKEN, A. M., MOORMAN, P.W. The Patient Record. In: van Bemmel, J.H.,
Musen, M.A.(eds.). Handbook of Medical Informatics. Houten, the Netherlands: Bohn
Stafleu Van Loghum, 1997. p.99-115.
VARELA, L. A.; TOVAR, L. A.; CHAPARRO, J. Modelo de aceptación tecnológica (TAM):
un estudio de la influência de la cultura nacional y del perfil del usuario en el uso de las TIC.
Innovar, v. 20, n. 36, p. 187-203, 2010.
VENKATESH, V., DAVIS, F. D. A theoretical extension of the technology acceptance model:
four longitudinal field studies. Manage. Sci, New York, v. 46, n. 2, p. 186-204, 2000.
VENKATESH, V; MORRIS, M. G.; DAVIS, G. B.; DAVIS, F. D. User acceptance of
information technology: toward a unified view. MIS Quarterly, Minneapolis, v. 27, n. 3, p.
425- 478, 2003.
VERGARA, S. C. Projetos e Relatórios de Pesquisa em Administração. 10. ed. São Paulo:
Atlas, 2009.
83
WECHSLER, R.; ANCAO, M. S.; CAMPOS, C. J.; SIGULEM, D. A informática no
consultório médico. Jornal de Pediatria, v. 79, p.3-12, jun. 2003.
WOOD JÚNIOR, T. Mudança Organizacional. São Paulo: Atlas, 1995.
ZALTMAN, G.; DUNCAN, R. Strategies for planned change. New York: John Willey and
Sons, 1977.
84
APÊNDICE A: ESCALAS ORIGINAIS
CONSTRUTOS QUESTÕES REFERÊNCIAS
Intention to use
Assuming I have access to the Electronic Record system, I intend to
use it.
Since I have access to the Electronic Record system, I assume I will
use it.
I plan to use the Electronic Record in my work in the near future.
Venkatesh et al
(2003)
Attitude toward
using technology
Using the system is a bad/good idea.
Using the system is a foolish/wise idea.
I dislike/like the idea of using the system.
Using the system is unpleasant/pleasant.
Venkatesh and
Davis (2000)
Perceived
usefulness
Using CHART-MASTER in my job would enable me to accomplish
tasks more quickly.
Using CHART-MASTER would improve my job pertormance.
Using CHART-MASTER in my job would increase my productivity.
Using CHART-MASTER would enhance my effectiveness on health
facility.
Using CHART-MASTER would make it easier to do my health
facility.
I would find CHART-MASTER useful in my health facility.
Davis (1989)
Perceived ease of
use
Learning to operate CHART-MASTER would be easy for me.
I would find it easy to get CHART-MASTER to do what I want it to
do.
My interaction with CHART-MASTER would be clear and
understandable.
I would find CHART-MASTER to be flexible to interact with.
It would be easy for me to become skillful at using CHART-
MASTER.
I would find CHART-MASTER easy to use
Davis (1989)
Resistance I don't want Electronic Records to change the way I work.
I don't want E-Records to change the way I interact with patients.
I don't want Electronic Records to change the way I make decisions
in my work.
I don't want E-Records to change the way I share documents in my
work.
Perez and
Zwicker (2010)
External
Influence
My managers encourage me to use the Electronic Record.
Other professionals in my unit encourage me to use the Electronic
Record.
Coworkers have already told me well about the Electronic Record.
Wood and Júnior
(1995)
85
APÊNDICE B: ESCALAS ADAPTADAS PARA PESQUISA
CONSTRUTOS ITENS Nº DE
ITENS
Intenção de Uso
(INT)
INT1 - Supondo que eu tenha acesso ao sistema de Prontuário Eletrônico, eu
pretendo usá-lo.
INT2 - Dado que eu tenha acesso ao sistema de Prontuário Eletrônico, eu presumo
que irei usá-lo.
INT3 - Eu pretendo usar o Prontuário Eletrônico no meu trabalho no futuro
próximo.
03
Atitude em
Relação ao Uso
(ATT)
ATT1 - Utilizar o sistema é uma idéia boa.
ATT2 - Utilizar o sistema é uma idéia sábia.
ATT3 - Eu gosto da idéia de usar o sistema.
ATT4 - Utilizar o sistema é agradável.
04
Utilidade
Percebida (USE)
USE1 - Utilizar o sistema na minha unidade de saúde me permite realizar tarefas
mais rapidamente.
USE2 - Utilizar o sistema melhora meu desempenho na minha unidade que trabalho.
USE3 - Utilizar o sistema na minha unidade aumenta minha produtividade.
USE4 - Utilizar o sistema realça minha eficácia no meu trabalho.
USE5 - Utilizar o sistema torna mais fácil a realização do meu trabalho na minha
unidade de saúde.
USE6 - Eu acho o sistema útil na minha unidade de saúde.
06
Facilidade de Uso
Percebida
(EASE)
EASE1 - Aprender a operar o sistema seria fácil para mim.
EASE2 - Eu acharia fácil levar o sistema a fazer o que eu quero que ele faça.
EASE3 - Minha interação com o sistema seria clara e fácil de compreender.
EASE4 - Eu acharia o sistema flexível para se interagir.
EASE5 - É fácil tornar-me habilidoso ao utilizar o sistema de Prontuário
Eletrônico.
EASE6 - Eu acho o Sistema de Prontuário Eletrônico fácil de utilizar.
06
Resistência (RE)
RE1 - Eu não quero que o Prontuário Eletrônico mude a forma como eu trabalho.
RE2 - Eu não quero que o Prontuário Eletrônico mude a forma como eu interajo
com os pacientes.
RE3 - Eu não quero que o Prontuário Eletrônico mude a forma como eu tomo
decisões no meu trabalho.
RE4 - Eu não quero que o Prontuário Eletrônico mude a forma como eu
compartilho documentos no meu trabalho.
04
Influência Externa
(IE)
IE1 - Meus gestores me estimulam a usar o Prontuário Eletrônico.
IE2 - Outros profissionais da minha unidade me estimulam ao uso do Prontuário
Eletrônico.
IE3 - Colegas de trabalho já me falaram bem do Prontuário Eletrônico.
03
86
APÊNDICE C – QUESTIONÁRIO DE COLETA DE DADOS
Este questionário refere-se a uma pesquisa de MESTRADO EM ADMINISTRAÇÃO
(UNIGRANRIO) elaborada pelo pesquisador DIEGO DE OLIVEIRA DA CUNHA e o objetivo é
identificar quais as variáveis que influenciam positiva ou negativamente a intenção do uso do
Prontuário Eletrônico nas Unidades de Saúde de Niterói.
Sua resposta será valiosa para ajudar a sugerir melhorias na inserção do sistema nas unidades de
saúde. Sua resposta terá total confidencialidade e não será usada para qualquer outro propósito que
não seja o objetivo da pesquisa. A pesquisa levará no máximo 10 minutos.
Desde já agradeço.
E-mail: [email protected]
INSTRUÇÕES:
1- Preencha todas as questões, sem deixar respostas em branco.
2- Não existem respostas certas ou erradas, portanto todas as perguntas devem ser respondidas de forma sincera e de acordo com a sua realidade.
3- É importante que você preencha o questionário até o final. Questionários incompletos invalidam a pesquisa.
Agradeço desde já a atenção dispensada e a colaboração em minha pesquisa.
1- Categoria Profissional:
( ) Médico (a)
( ) Demais Categorias (Não Médico)
2 - Tem alguma experiência no uso de sistema de Prontuário Eletrônico do Paciente?
( ) Sim
( ) Não
3 - Qual o seu e-mail? (Opcional)
___________________________
4 - Qual o seu sexo?
( ) Feminino
( ) Masculino
5 - Qual a sua idade? ( ) de 18 a 25 anos
( ) de 26 a 35 anos
( ) de 36 a 55 anos ( ) acima de 56 anos
6 - Escolaridade: (considerar o último nível que completou)
( ) Ensino Médio/Técnico
( ) Graduação
( ) Especialização/MBA
( ) Mestrado
( ) Doutorado
87
7 - Estado Civil:
( ) Solteiro
( ) Casado/Mora com companheiro(a)
( ) Viúvo
( ) Separado/Divorciado
( ) Outros
8 - Você estima que sua renda familiar média esteja em que faixa de valores? ( ) Abaixo de 1.000 reais
( ) 1.000 a 2.000 reais ( ) 2.000 a 3500 reais
( ) 3.500 a 6.000 reais
( ) 6.000 a 10.000 reais
( ) Acima de 10.000 reais
88
APÊNDICE C
QUESTIONÁRIO DE COLETA DE DADOS
INTENÇÃO DE USO AO PRONTUÁRIO ELETRONICO DO PACIENTE
A seguir, temos uma série de informações relacionadas à sua percepção em relação ao uso do Sistema de
Prontuário Eletrônico do Paciente nas unidades de saúde de atenção básica de Niterói. A presente
pesquisa levará menos de 10 minutos para preencher todas as questões. Você deverá apontar o quanto
você concorda ou discorda, de acordo com a escala apresentada:
Questões Discordo
totalmente
Discordo
parcialmente
Nem concordo,
nem discordo
Concordo
parcialmente
Concordo
totalmente
1. Supondo que eu tenha acesso ao sistema de Prontuário
Eletrônico, eu pretendo usá-lo. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
2. Dado que eu tenha acesso ao sistema de Prontuário Eletrônico, eu presumo que irei usá-lo.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
3. Eu pretendo usar o Prontuário Eletrônico no meu trabalho no futuro próximo.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
4. Utilizar o sistema é uma ideia boa. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
5. Utilizar o sistema é uma ideia sábia. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
6. Eu gosto da ideia de usar o sistema. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
7. Utilizar o sistema é agradável. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
8.Utilizar o sistema na minha unidade de saúde me permite realizar tarefas mais rapidamente.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
9. Utilizar o sistema melhora meu desempenho na minha unidade que trabalho.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
10.Utilizar o sistema na minha unidade aumenta minha
produtividade. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
11. Utilizar o sistema realça minha eficácia no meu trabalho.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
12. Utilizar o sistema torna mais fácil a realização do meu trabalho na minha unidade de saúde.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
13. Eu acho o sistema útil na minha unidade de saúde. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
14. Aprender a operar o sistema é fácil para mim. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
15. Eu acho fácil levar o sistema a fazer o que eu quero
que ele faça. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
16. Minha interação com o sistema é clara e fácil de compreender.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
17. Eu acho o sistema flexível para se interagir. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
18. É fácil tornar-me habilidoso ao utilizar o sistema de Prontuário Eletrônico.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
19. Eu acho o Sistema de Prontuário Eletrônico fácil de utilizar.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
20. Eu não quero que o Prontuário Eletrônico mude a
forma como eu trabalho. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
21. Eu não quero que o Prontuário Eletrônico mude a forma como eu interajo com os pacientes.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
22. Eu não quero que o Prontuário Eletrônico mude a forma como eu tomo decisões no meu trabalho.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
23. Eu não quero que o Prontuário Eletrônico mude a
forma como eu compartilho documentos no meu trabalho. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
24. Meus gestores me estimulam a usar o Prontuário Eletrônico.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
25. Outros profissionais da minha unidade me estimulam ao uso do Prontuário Eletrônico.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
26. Colegas de trabalho já me falaram bem do Prontuário Eletrônico.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
89
APÊNDICE D: CRONOGRAMA
ATIVIDADES DESENVOLVIDAS
PERÍODO EM MESES (2019) 2020
Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Jan Fev
Levantamento de literatura X X
Definição de objetivos gerais e
específicos X
Elaboração de referencial teórico X X X
Definição de metodologia
X
Elaboração do projeto parcial
X
Entrega do projeto parcial
X
Qualificação
X
Revisão de dados após a qualificação
X X X X
Elaboração de questionário de pesquisa
X X
Coleta e tratamento de dados
X X
Montagem final do projeto e revisão do
texto
X X
Entrega da versão final do trabalho e
defesa
X
90
APÊNDICE E: AUTORIZAÇÃO DE PESQUISA
Autorização de Pesquisa
Autorizamos, segundo o parecer da Secretária de Saúde datado de 02/12/2019 no
processo 20012385/2019, a pesquisador Diego de Oliveira da Cunha, a iniciar a
pesquisa intitulada " Sistemas de informação em saúde: Intenção de uso do
prontuário médico eletrônico em Niterói."
A população pesquisada, será os profissionais da área de saúde atuante no
Programa Médico de Família em Niterói/RJ.
Aguardamos o resultado em cópia da pesquisa, para o acervo do NEPP e possível
apresentação aos profissionais dos setores envolvidos.
Declaro conhecer o teor integral do desenvolvimento deste estudo e os objetivos
do mesmo.
Niterói, 04 de dezembro de 2019.
Secretária Municipal de Saúde Fundação Municipal de Saúde de Niterói Núcleo de Educação Permanente e Pesquisa - NEPP
91
